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

时间: 2024-05-23 14:13:28 浏览: 14
这段代码是在MATLAB中使用Simulink模拟仿真后，从仿真结果中提取时间数据。具体来说，simout代表了Simulink仿真结果的输出对象，而simlog_CondenserHarness.Pass_1.Z.series是simout中CondenserHarness.Pass_1.Z信号的时间序列数据。通过simlog_CondenserHarness.Pass_1.Z.series.time可以获取该信号对应的时间序列。
相关问题

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。

将代码更改为读取路径D:\work\v2\ascii下的glstat文件from lsreader import BinoutReader from lsreader import BINOUT_DataType as bdt from lsreader import BINOUT_IdType as bit from lsreader import BINOUT_DataTypeOption as bdto path = os.getcwd() binout = os.path.join(path, "binout") br = BinoutReader(binout) # Time steps tm = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_X, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL) num_time_steps = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_NUM_TIMESTEP, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL) print("Number of time steps", num_time_steps) strainXX = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_XX, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainYY = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_YY, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainZZ = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_ZZ, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainXY = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_XY, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainYZ = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_YZ, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainZX = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_ZX, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER)

好的，这段代码将从指定路径下读取名为glstat的文件，并使用BinoutReader类解析该文件。以下是更改后的代码： ```python from lsreader import BinoutReader from lsreader import BINOUT_DataType as bdt from lsreader import BINOUT_IdType as bit from lsreader import BINOUT_DataTypeOption as bdto path = r'D:\work\v2\ascii' binout = os.path.join(path, 'glstat') br = BinoutReader(binout) # Time steps tm = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_X, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL) num_time_steps = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_NUM_TIMESTEP, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL) print("Number of time steps", num_time_steps) strainXX = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_XX, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainYY = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_YY, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainZZ = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_ZZ, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainXY = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_XY, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainYZ = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_YZ, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainZX = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_ZX, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) ``` 需要注意的是，需要将路径指定为原始字符串，以避免路径中的反斜杠被解释为转义字符。在这个例子中，我们使用了'r'前缀来指定一个原始字符串。

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Algo_performnce_TIME-SERIES.rar_time series

efficient algo for real time series data

data = data.sort_index()倒序

data = data.sort_index(ascending=False) 在这个示例中，我们调用了 sort_index 方法，将参数 ascending 设置为 False，从而将索引按照降序排列。这样就可以得到一个索引为降序的 DataFrame 或 Series ...

解释代码path = os.getcwd() #获取当前工作目录的上上级目录的绝对路径，并将其赋值给变量 data_root。 binout = os.path.join(path, "binout") br = BinoutReader(binout) # Time steps tm = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_X, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL) num_time_steps = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_NUM_TIMESTEP, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL) print("Number of time steps", num_time_steps) strainXX = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_XX, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainYY = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_YY, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainZZ = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_ZZ, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainXY = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_XY, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainYZ = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_YZ, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) strainZX = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_ZX, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=76, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER)

这段代码首先获取当前工作目录的上上级目录的绝对路径，并将其赋值给变量data_root。然后使用binout变量来指定一个二进制输出文件的路径，并使用BinoutReader对象来读取该文件。接下来，代码从文件中获取了一些数据...

解释下列代码tm = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_X, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL)num_time_steps = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_NUM_TIMESTEP, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL)

这段代码的意思是使用br对象调用get_data方法，获取与指定idtype（BINOUT_ELOUT_ID_SHELL）相关的数据，并将其存储在名为tm和num_time_steps的变量中。具体来说，它获取了与二进制输出和电路输出之间的时间步数（num...

JOIN dairlines d ON t.arlines_cd = d.data_cd JOIN dflight_tasks f ON t.task_od = f.cd

连接条件是t.airlines_cd与d.data_cd相等，以及t.task_id与f.cd相等。WHERE子句用于筛选2022-01-01到2022-01-03之间的航班。最后，使用ORDER BY子句按照航班计划时间（scheduled_time）进行降序排序。

data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time'])

具体来说，它读取了一个 CSV 格式的数据文件，将其中的 'date_time' 这一列数据转换成了 Pandas 中的日期时间类型，并将转换后的结果存储到了原始数据中。 其中，pd.read_csv() 函数用于读取 CSV 文件，返回一个 ...

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') #data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12)哪里出了问题，导致预测的是过去的值

data = data.set_index('time') data = data.sort_index() ts_data = data['xiaoliang'] model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(ts_data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model...

num_time_steps = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_NUM_TIMESTEP, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL)

其中的意思是使用br对象的get_data方法读取binout文件中的数据，并将其赋值给变量num_time_steps。在这个例子中，get_data方法读取的是BINOUT_ELOUT_NUM_TIMESTEP类型的数据，并且使用BINOUT_ELOUT_ID_SHELL作为id...

while self.stream.is_active(): frames = [] for i in range(0,int(RATE / CHUNK * RECORED_SECONDS)): data = self.stream.read(CHUNK) frames.append(data) senddata = pickle.dumps(frames) try: self.sock.sendall(struct.pack("L",len(senddata))+senddata) # 对语音进行变声 if self.stream.rate > 200: sound = AudioSegment.from_wav(data) sound = sound.low_pass_filter(500) # 将音调调低一些 data = sound.export(format='wav') elif self.stream.rate < 200: sound = AudioSegment.from_wav(data) sound = sound.high_pass_filter(500) # 将音调调高一些 data = sound.export(format='wav') except: break 优化代码

这段代码可以进行一些优化。首先，可以避免在循环体内创建对象，可以提升代码的性能。...根据音频的采样率，我们选择使用low_pass_filter或high_pass_filter来进行音调的变化。这个版本的代码更加高效和易读。

missing = "[]" data = pd.read_csv('result.csv',header=0,na_values=missing) data = pd.to_datetime(data['发表时间']) print(data.isnull) data.reset_index('发表时间', inplace=True)

data.reset_index(inplace=True) 在上述示例中，我们首先读取CSV文件并创建DataFrame对象。然后，我们使用pd.to_datetime()将 '发表时间' 列转换为日期时间类型。最后，我们使用reset_index()方法重置整个...

data=pd.read_csv('mock_kaggle.csv',encoding ='gbk',parse_dates=['datetime']) Date=pd.to_datetime(data.datetime) data['date'] = Date.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')) datanew=data.set_index(Date) series = pd.Series(datanew['股票'].values, index=datanew['date'])

2. Date=pd.to_datetime(data.datetime) - 使用pd.to_datetime()函数将datetime列转换为Pandas的日期时间格式。 - 将转换后的结果存储在名为Date的变量中。 3. data['date'] = Date.map(lambda x: x....

优化以下SQL，给出优化后的SQL：SELECT un.*, sta.*, CASE WHEN COALESCE(un.lot_time, 0) > COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) THEN COALESCE(un.lot_time, 0) - COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) ELSE 0 END AS lotDuration FROM unload_over_time un LEFT JOIN ( SELECT parking_lot_code, dock_time_limit FROM stall_infor WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND industry_park_code='YQWQML' ) sta ON un.parking_lot_code = sta.parking_lot_code INNER JOIN ( SELECT DISTINCT plate_number FROM supplier_info WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND arrived_atetime IS NOT NULL AND left_datetime IS NULL AND industry_park_code='YQWQML' ) sup ON un.plate_number = sup.plate_number WHERE un.data_state = 0 AND un.delete_state = 1 AND un.is_out_of_time = 1 AND un.industry_park_code='YQWQML' AND un.parking_lot_code IN ( SELECT DISTINCT parking_lot_code FROM unload_over_time WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND is_out_of_time = 1 AND industry_park_code='YQWQML' )

CASE WHEN COALESCE(un.lot_time, 0) > COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) THEN COALESCE(un.lot_time, 0) - COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) ELSE 0 END AS lotDuration FROM unload_over_time un LEFT JOIN ...

if(this.name_1 == data["姓名"] || this.name_1 == null) { this.name_1 = data["姓名"]; this.job_1 = data["工种"]; this.time = Date.now(); if(this.et_1 == null) { this.et_1=new Date().toLocaleString(this.time); this.et_1=this.enterTime.toString(); } else{ this.ex_1 = new Date().toLocaleString(this.time); this.ex_1=this.enterTime.toString(); this.receivedData += this.receivedData; } this.NAME = this.name_1; this.JOB = this.job_1; this.enterTime = this.et_1; this.exitTime = this.ex_1; }这段代码IF判断怎么修正

this.name_1 || this.name_1 === data["姓名"])) { // 如果 data["姓名"] 不为空且 this.name_1 为空或者等于 data["姓名"] // 则更新相关信息 } else { // 如果 data["姓名"] 为空或者 this.name_1 不为空且不...

修改 错误 SELECT pr.PRODUCT_ID, pr.PRODUCT_NAME, pr.ORIGINAL_PRICE, pr.ONLINE_PRICE, pr.COMMISSION_PERCENT, pr.TOTAL_SALES, pr.SHOP, dict.label AS COMMERCE_TYPE_LABEL, pr.SERVICE_RATE, ord.ORDER_ID, date.label AS SEND_FLG_LABEL, pro.CONNECT_BUSINESS_FLG, address.APPLY_REMARK, address.CREATE_TIME, users.nicknameFROM t_product AS prLEFT JOIN t_order AS ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_TYPE' ) AS dict ON dict.value = pr.COMMERCE_TYPE LEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'trade_after_sample_type' ) AS date ON date.value = ord.SEND_FLGLEFT JOIN t_apply_pro AS pro ON pro.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN t_apply_pro_user_address AS address ON address.t_apply_pro_id = pro.IDLEFT JOIN system_users AS users ON users.id = pro.OPERATE_USER_ID WHERE users.id = '1'

address.CREATE_TIME, users.nickname FROM t_product pr LEFT JOIN t_order ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.ID LEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_...

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12)请将这个修改成线性模型，可以适用于极少数据的模型，比如只有两个数据

data = data.set_index('time') # 构建线性模型 X = np.array(range(len(data))) y = data['xiaoliang'] w = (len(data) * np.sum(X * y) - np.sum(X) * np.sum(y)) / (len(data) * np.sum(X * X) - np.sum(X) ** 2...

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