tp 时间范围查询数组

在TP中，可以使用whereBetweenTime方法来进行时间范围查询。具体的代码如下所示：

$start = '2022-01-01 00:00:00'; // 设置开始时间
$end = '2022-01-07 23:59:59'; // 设置结束时间

$data = User::whereBetweenTime('create_time', $start, $end)->select(); // 在create_time字段范围内查询数据

$result = [];
foreach ($data as $item) {
    $result[] = $item->toArray();
}

这段代码会查询在指定时间范围内的用户数据，并将结果存储在$result数组中。你可以根据需要对结果进行进一步处理或展示。

相关问题

figure N = fs*Tp; freq = linspace(-B/2, B/2, N); plot(freq/1e6, fftshift(abs(fft(Sig_rec)))); xlabel('频率/MHz');ylabel('幅度'); grid on; hold on; plot(freq/1e6, fftshift(abs(fft(Sig_jam))),'r'); xlim([-1 4]); legend('回波信号','干扰信号');

这段代码是用于绘制信号的频谱图，其中：

- `N = fs*Tp` 表示采样点数，其中 `fs` 为采样率，`Tp` 为采样时间。
- `freq = linspace(-B/2, B/2, N)` 生成频率数组，其中 `B` 为信号带宽。
- `plot(freq/1e6, fftshift(abs(fft(Sig_rec))))` 绘制回波信号的频谱图，其中 `Sig_rec` 为回波信号的时域波形。
- `xlabel('频率/MHz');ylabel('幅度');grid on;hold on;` 设定横轴和纵轴的标签，打开网格线，并在同一张图上绘制多条曲线。
- `plot(freq/1e6, fftshift(abs(fft(Sig_jam))),'r')` 绘制干扰信号的频谱图，其中 `Sig_jam` 为干扰信号的时域波形。
- `xlim([-1 4])` 设定横轴范围。
- `legend('回波信号','干扰信号')` 给不同的曲线加上图例，以便区分。其中 `'r'` 代表绘制的曲线为红色。

如何在函数 mstraj 中 如何定位到各个经过点的时间步

在函数 mstraj 中，可以通过以下步骤定位到各个经过点的时间步：

1. 首先，使用 linspace 函数生成一系列时间步 t，以确定轨迹的时间范围和分辨率。例如，可以使用以下代码生成从零到终止时间 tf 的 n 个时间步：

   t = np.linspace(0, tf, n)

2. 然后，对于每个经过点 p，可以使用 interp1d 函数找到其在时间轴上对应的时间步 tp。interp1d 函数可以根据已知的数据点（即轨迹的起始点、经过点和终止点）来进行线性插值，从而找到任何一个时间点对应的位置。

   from scipy.interpolate import interp1d
   
   xp = [x0] + [p[i,0] for i in range(N)] + [xf]
   yp = [y0] + [p[i,1] for i in range(N)] + [yf]
   tp = interp1d(np.cumsum(d), t)(np.arange(sum(N)+1))

这里，xp 和 yp 分别是包含所有已知位置的数组，tp 是根据已知位置计算出的对应时间步的数组。np.cumsum(d) 是从起始点到每个经过点的距离之和，N 是经过点的数量。

3. 最后，可以通过索引 tp 来获取每个经过点的时间步。例如，要获取第 i 个经过点的时间步，可以使用以下代码：

   ti = tp[np.sum(N[:i])+1]

这里，np.sum(N[:i])+1 是前 i 个经过点的位置总数加上起始点的位置数，加一是因为起始点也是一个时间点。