matlab时序数据导出

在Matlab中，你可以使用timeseries对象来处理时序数据。首先，你需要创建一个timeseries对象，然后将数据导入该对象。你可以使用getdatasamples函数来提取特定的数据样本。例如，如果你有一个名为ts的timeseries对象，你可以使用以下代码提取第二个和第三个数据样本：

tsdata = getdatasamples(ts,\[2,3\])

这将返回一个包含第二个和第三个数据样本的数组。\[2\]

然而，在你的情况下，你遇到了一个问题，即从Excel导入的数据是cell型矩阵，无法直接处理。为了解决这个问题，你可以使用cell2mat函数将cell型矩阵转换为数值型矩阵。例如，你可以使用以下代码将weight1的第二列转换为数值型矩阵：

weight4 = cell2mat(weight1(:,2))

然后，你可以使用str2num函数将weight4转换为数值。例如：

m = str2num(weight4)

接下来，你需要处理时间数据。根据你提供的代码，你可以使用char函数将weight1的第一列转换为多维字符型数组：

m1 = char(weight1(:,1))

然后，你可以使用datavec函数将m1转换为时间数组：

t2 = datevec(m1)

最后，你可以使用datetime函数将t2转换为时间变量：

t1 = datetime(t2(1,1),t2(2,1),t2(3,1),t2(1,1),t2(2,1),t2(3,1))

现在，你可以使用t1作为时间变量在Matlab中进行进一步的分析和可视化。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于matlab处理时序数据总结](https://blog.csdn.net/Wendy0317/article/details/104198830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Matlab】访问提取时序数据](https://blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/111277247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]