simout.data(end,1)

时间: 2023-05-08 08:58:25 浏览: 221
simout.data(end,1)是MATLAB中一个用于获取模拟输出(simout)数据矩阵中最后一行(end)第一列(1)数据值的函数。 在MATLAB中,simout通常是我们通过Simulink模型进行仿真后得到的输出数据矩阵。simout.data(end,1)表示获取simout矩阵中的最后一行第一列数据值。此处的end代表simout.data矩阵的行数,因为end代表最后一个索引,所以可以省去具体的行数。 另外,数字1表示获取simout.data矩阵中的第一列数据值,因为simout.data矩阵中第一列通常是我们需要查看或处理的模拟输出数据。 因此,通过simout.data(end,1)函数,我们可以方便地获取Simulink模型仿真得到的输出数据中最后一行第一列的具体数据值,以进行后续处理或控制分析。
相关问题

tData = simout.simlog_CondenserHarness.Pass_1.Z.series.time;

这段代码看起来像是在从仿真结果中提取出时间向量tData。simout是一个包含了仿真输出数据的结构体,而simlog_CondenserHarness是其中的一个字段,它包含了CondenserHarness子系统的仿真输出数据。Pass_1是CondenserHarness中的一个信号名称,Z是该信号的一个元素,series是一个结构体,包含了信号的时间向量和值向量。因此,simout.simlog_CondenserHarness.Pass_1.Z.series.time就是提取出了CondenserHarness子系统中Pass_1信号的时间向量。

tData = simout.simlog_CondenserHarness.Pass_1.Z.series.time;报错:此类型的变量不支持使用点进行索引

这个错误可能是因为`simout.simlog_CondenserHarness.Pass_1.Z`的数据类型不是一个结构体或对象,而是一个数组或向量。如果是这样,你可以使用以下代码来访问它的时间序列数据: ``` tData = simout.get('CondenserHarness.Pass_1.Z').Values.Time; ``` 或者,如果你使用的是mat文件记录Simulink仿真数据,你可以使用以下代码: ``` tData = simlog.CondenserHarness.Pass_1.Z.time; ``` 请注意,这取决于你的仿真设置和数据记录方式,因此你需要根据自己的情况进行相应的调整。

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优化以下sql语句:SELECT prpss.nowNodeCode, prpss.isEnd, prpss.isValid, prpss.state, prpss.stateDesc, prpss.createTime, prpss.stateTime, frpndd.* FROM flow_run_process prpss LEFT JOIN ( SELECT frpnd.processCode, MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'orderDes' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'orderDes', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'subordinateSystem' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'subordinateSystem', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'subordinateSystemNum' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'subordinateSystemNum', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'faultClassify' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'faultClassify', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'location' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'location', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'structureName' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'structureName', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'orderOrigin' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'orderOrigin', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'submissionTime' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'submissionTime', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'whetherCollection' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'whetherCollection', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'orderLevel' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'orderLevel', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'repairPer' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'repairPer', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'repairDep' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'repairDep', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'repairPerTel' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'repairPerTel', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'eispatchPeople' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'eispatchPeople', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'eispatchDep' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'eispatchDep', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'mainExecutor' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'mainExecutor', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'auxilianName' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'auxilianName', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'dealGroupName' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'dealGroupName', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'acceptPer' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'acceptPer', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'acceptTime' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'acceptTime' FROM flow_run_process_node_data frpnd WHERE EXISTS ( SELECT processNodeId FROM flow_run_process_node frpn WHERE frpn.processNodeId = frpnd.processNodeId AND frpn.isNew = 1 ) GROUP BY frpnd.processCode ) frpndd ON prpss.processCode = frpndd.processCode WHERE prpss.isValid = 1 AND prpss.modelCode = 'P_GZBX_0001' AND prpss.orgId = '40288594670ba1e701670ba33fe40000' AND prpss.siteId = '2c908066675b278a01675e608a4cq11' AND prpss.isEnd = 1

优化下面代码class SparseMatrix: def __init__(self, row, col, num): self.row = row self.col = col self.num = num self.data = [] for i in range(num): self.data.append((0, 0, 0)) def set_value(self, i, j, value): if i < 0 or i >= self.row or j < 0 or j >= self.col: return False k = 0 while k < self.num and self.data[k][0] < i: k += 1 while k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] < j: k += 1 if k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] == j: self.data[k] = (i, j, value) else: self.data.insert(k, (i, j, value)) self.num += 1 def add(self, other): if self.row != other.row or self.col != other.col: return None i = j = k = 0 result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0) while i < self.num and j < other.num: if self.data[i][0] < other.data[j][0] or ( self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] < other.data[j][1]): result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 elif self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] == other.data[j][1]: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2] + other.data[j][2]) i += 1 j += 1 else: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 while i < self.num: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 while j < other.num: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 return result A = SparseMatrix(3, 3, 2) A.set_value(0, 0, 1) A.set_value(1, 1, 2) B = SparseMatrix(3, 3, 2) B.set_value(0, 0, 2) B.set_value(1, 1, 3) # 计算 A+B C = A.add(B) # 输出结果 print("A:") for i in range(A.row): for j in range(A.col): print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ") print() print("B:") for i in range(B.row): for j in range(B.col): print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ") print() print("C:") for i in range(C.row): for j in range(C.col): print(C.data[i*C.col+j][2], end=" ") print()

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