截取向存储器写入数据的时序图，观察数据何时被写入存储器？为什么？

对于向存储器写入数据的时序图，数据是在写入信号的上升沿被写入存储器的。这是因为在写入信号的上升沿，写入地址和写入数据都被稳定地传递给存储器，并且存储器也被使能。此时，存储器开始对写入地址指定的位置进行写入操作，将写入数据存储到相应的存储单元中。因此，写入数据的时间是在写入信号的上升沿，这也是存储器接受数据的有效时间窗口。

相关问题

为什么时序数据不用mysql

时序数据不适合用MySQL处理的原因有以下几点：

1. 存储结构不适合：MySQL主要以B+树索引为基础，对于插入、更新和删除操作具有较快的速度，但对于时序数据的大规模批量写入和高频率插入操作并不擅长。时序数据通常以时间为维度，需要按照时间序列存储和查询，而MySQL的存储结构并不针对时间序列特别优化，会导致在查询时性能较差。

2. 缺乏专用工具和函数：MySQL并没有专门处理时序数据的工具或函数，如聚合函数、时间序列插值方法等。而时序数据通常需要进行常见的时间窗口计算、数据截取、周期性分析等操作，如果使用MySQL，需要自行编写复杂的SQL查询语句或手动处理数据，增加了开发和维护的复杂性。

3. 不支持分布式扩展：MySQL在处理时序数据的大规模存储和处理上存在一些限制。因为MySQL是单节点数据库，当数据量庞大时，单机的存储和计算能力会成为瓶颈，无法满足高并发、大规模的数据处理需求。而时序数据库通常需要支持分布式架构，能够水平扩展节点和处理能力，以应对更高的负载和数据量。

综上所述，尽管MySQL在一般的数据存储和查询场景下表现优秀，但对于处理时序数据的特定需求，时序数据库或专门的时序数据处理引擎如InfluxDB、Prometheus等可能更适合，这些系统在存储结构、特定函数和工具、分布式处理等方面都进行了优化，能够更高效地处理时序数据。

截取的窗口，数据类型改为矩阵，按照竖向排列

好的，针对您的需求，我们可以修改代码，将窗口数据类型改为矩阵，并按照竖向排列。具体实现步骤如下：

% 定义窗口大小
window_size = 30;

% 定义当前窗口的起始位置
start_pos = 1;

% 定义存储窗口数据的cell数组
window_data = {};

while start_pos + window_size - 1 <= size(data,1)
    % 判断当前窗口是否符合要求
    if sum(data{start_pos:start_pos+window_size-1, 18} == data{start_pos, 18}) == window_size
        % 如果符合要求，存储窗口数据
        window_data{end+1} = table2array(data(start_pos:start_pos+window_size-1, :))';
    end
    % 移动窗口起始位置
    start_pos = start_pos + 1;
end

% 处理窗口数据
for i = 1:length(window_data)
    % 对每个窗口数据进行处理，例如存储到文件中等
end

在这里，我们使用了table2array函数将表格数据转换为矩阵，并使用转置操作将矩阵按照竖向排列。最后，处理每个窗口数据时，可以对矩阵进行处理，例如存储到文件中等。

希望这个修改后的代码可以满足您的需求！