Matlab自学笔记三十九:日期时间型数据的算术运算:加减运算
1.说明
时间点和(日历)持续时间是可加的,结果是时间点;两个时间点是可减的,结果是持续时间,用时分秒表示;时间型和浮点数运算,结果是时间型,浮点数默认单位是天;由于日历时间的不确定,加减日历时间所得结果与加减顺序有关。
2. datetime和duration的算术运算
程序示例如下:
t1=datetime
t2=t1+hours(1) %时间点+持续时间=时间点
t2=t1+hours(0:2) %%0表示当前,1表示下一个
t21=t1+days(0:2)
t21=t1+[0 1 2] %单个数字默认使用 天 为单位
dt=t2-t1 %时间点相减变成持续时间
dt21=t21-t1 %持续时间默认使用 时分秒 的形式表示
3. duration的算术运算
程序示例如下:
hours(1)+minutes(30) %持续时间自身累加,默认使用 小时 表示
hours(1)+1
4. calendarduration的运算
程序示例如下:
t3=datetime('today')
t31=t3+calmonths(0:2)
t31-t3 %两个时间点相减产生持续时间类型duration,默认使用 时分秒 的形式表示
t6=t3+calmonths(0:2)+caldays(0:2)
t6-t3 %获取持续时间
5.时间序列差分运算
时间序列差分运算使用函数diff、caldiff,程序示例如下:
diff(t2)
diff(t21)
cdf31=caldiff(t31) %一个时间序列内部之间的持续时间,产生日历持续时间calendarduration
cdf31=caldiff(t31,'days') %按 天 计算
6.日历时间差分between
程序示例如下:
between(t3,t6) %用between函数,产生日历持续时间类型,按照日历时间计算两个运算数之间的时间间隔
7.日历时间综合运算实例
由于日历持续时间随着具体的日历变化,加减日历持续时间所得结果与加减顺序有关,程序示例如下:
t33=datetime(2014,1,31) + calmonths(1) + caldays(30)
t34=datetime(2014,1,31) + caldays(30) + calmonths(1)
t33=datetime(2014,1,31) + calmonths(1) %2月28天,加一个日历月只能到达2.28
t34=datetime(2014,1,31) + caldays(30) %加30天要数到3.2
8.日历持续时间的特殊性
t5=calyears(2) + calmonths(2) + caldays(2) %日历持续时间自身累加,仍然用字面的年月日表示,无法整合,因为日历时间的长度未知
%%可以使用calquarters,calweeks和caldays函数添加或减去日历季度,日历周,或日历日
相关视频
1.41/Matlab数据类型之日期时间型/我有一瓢酒 可以慰风尘
36.1 Matlab GUI 界面设计初学者光速入门
14.6 Matlab微分方程数值解法 经典ode45 龙格库塔 数学建模
22.3/Matlab/fmincon/带约束多元函数最小值/解优化问题数学建模
66.20 文献上的图片是怎么用Matlab做出来的/数学建模必备技能
1.1 Matlab速成宝藏课/数学建模必备入门视频
45.1 一个实例入门Matlab深度学习|卷积神经网络
47.1/Matlab遗传算法/概念/原理/编程演示数学建模
31.17 干货汇总Matlab绘图/三维线图/三维柱状图/三维饼图/函数三维图
36.26 MatlabGUI打包成独立可执行软件exe
23.1 一节入门Matlab拟合问题fit,建立预测变量与响应变量之间的关系(一般是函数关系)
End
相关文章:
Matlab自学笔记三十九:日期时间型数据的算术运算:加减运算
1.说明 时间点和(日历)持续时间是可加的,结果是时间点;两个时间点是可减的,结果是持续时间,用时分秒表示;时间型和浮点数运算,结果是时间型,浮点数默认单位是天…...

Java-多线程2
什么是线程? 线程是 cpu调度和执行的单位。 多个线程共享进程的堆和方法区资源,但每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈。 如何实现线程 继承Thread类 实现步骤: 创建自定义类,继承Thread类 重写run方法 创建自定…...

POWER_CONMETRICS的packet wakeup events触发条件的代码走读
摘要: adb shell dumpsys connmetrics 的packet wakeup events触发条件:首先App是无法控制packet wakeup events的事件日志打印,主要App联网过程中网络状态或配置发生变化时由系统netd自动触发的统计。 通俗理解:目前主要表示触…...

Bug:通过反射修改@Autowired注入Bean的字段,明确存在,报错 NoSuchFieldException
【BUG】通过Autowired注入了一个Bean SeqNo,测试的时候需要修改其中的字段。通过传统的反射,无论如何都拿不到信息,关键是一方面可以通过IDEA跳转,一方面debug也确实能看到这个字段。但是每次调用set方法报错:NoSuchFi…...

Vue项目兼容IE11
配置Vue项目兼容IE11详解 Vue 不支持 IE8 及以下版本,因为 Vue 使用了 IE8 无法模拟的 ECMAScript 5 特性。但对于 IE9,Vue 底层是支持。 由于开发过程中,我们经常会使用一些第三方插件或组件,对于这些组件,有时我们…...

可以帮助你快速禁用windows自带的防火墙程序defender control,有效解决占用内存大的问题,供大家学习研究参考
可以关闭windows自带的windows defender防火墙的工具,defender control官方版界面小巧,功能强大,当大家需要手动关闭或禁用windows defender时,就可以使用这款软件,以此来一键关闭或开启这个烦人的系统防火墙。操作起来也非常的简单便捷。 defender control怎么使用 下载…...

2024年9月电子学会Scratch图形化编程等级考试二级真题试卷
2024.09 Scratch图形化编程等级考试二级真题试卷 题目总数:37 总分数:100 一、选择题 第 1 题 Scratch小猫初始坐标是(50,50),小猫向下移动100步后的坐标是?( ) A.(150,50) B.(-50,50) C.(50,-50) D.(50,1…...
STL-vector+题目
vector-顺序表,可以存放任意类型的数据。 vector在[ ]和迭代器、范围for方面的使用差不多一样。 vector的迭代器有普通的还有const类型的迭代器。 vector使用下标[ ]好用。迭代器是容器通用的访问方式,使用方法基本相似。 #include <iostream> #i…...

微服务--Gateway网关--全局Token过滤器【重要】
全局过滤器 GlobalFilter, 注入到 IOC里面即可 概念: 全局过滤器: 所有的请求 都会在执行链里面执行这个过滤器 如添加日志、鉴权等 创建一个全局过滤器的基本步骤: 步骤1: 创建过滤器类 首先,创建一个实现了Globa…...

负载均衡在线判题系统【项目】
项目介绍 本项目是一个负载均衡的在线判题系统 (Online Judge, OJ) 的简易实现。该系统的核心功能是处理大量编程问题的提交,并通过负载均衡的机制,分配判题任务到多台服务器上,确保高效和可靠的评测。系统通过自动选择负载较低的服务器进行…...
重构复杂简单变量之用子类替换类型码
子类替换类型码 是一种用于将类型码替换为子类。当代码使用类型码(通常是 int、string 或 enum)来表示对象的不同类别,并且这些类别的行为有所不同时,使用子类可以更加清晰地表达这些差异并减少复杂的条件判断。 一、什么时候使用…...

【Nginx系列】Nginx配置超时时间
💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…...

2024年龙信
挂载VC的密码:MjAyNOmmeS/oeadrw 手机取证 1. Android 设备在通过 ADB 连接时,通常会要求用户授权连接,会要求用户确认设备授权,并将该设备的公钥保存在 adb_keys文件中 寻找到data/misc/adb/adb_keys下面有中有两个,…...

PyCharm配置Flask开发环境
文章目录 一、步骤1.安装虚拟环境2.创建虚拟环境文件夹3.安装虚拟环境目录4.进入虚拟环境5.active命令 激活6.安装Flask7.在Pycharm中配置Flask环境 总结 一、步骤 1.安装虚拟环境 代码如下(示例): pip install virtualenv 或者 pip insta…...
【人工智能-初级】第2章 机器学习入门:从线性回归开始
文章目录 一、什么是线性回归?二、线性回归的基本概念2.1 一元线性回归2.2 多元线性回归 三、如何进行线性回归建模?四、用Python实现线性回归4.1 导入必要的库4.2 创建虚拟数据集4.3 数据可视化4.4 拆分训练集和测试集4.5 训练线性回归模型4.6 查看模型…...

SPOOLing技术详解,结合实际场景让你了解什么是假脱机技术。
SPOOLing技术 在手工操作阶段,主机直接从I/O设备获取数据,但是由于设备速度很慢,主机速度很快。人机速度矛盾明显,主机需要浪费很多时间来等待设备。 什么是脱机技术,脱机技术可以解决什么问题? 所谓脱…...

基于SSM汽车零部件加工系统的设计
管理员账户功能包括:系统首页,个人中心,员工管理,经理管理,零件材料管理,产品类型管理,产品信息管理,产品出库管理,产品入库管理 员工账号功能包括:系统首页…...

改进 JavaScript 条件语句,探索可以替代 if...else 的 7 种方式!
当优化 JavaScript 代码时,条件语句是一个经常需要思考和改进的关键部分。if...else 结构虽然是我们常用的条件语句之一,但当代码逻辑变得复杂,if...else 结构可能会导致代码冗长、难以维护和理解。因此,了解并掌握优化 if...else…...

全新子比主题7.9.2开心版 子比主题最新版源码
内容目录 一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示 三、学习资料下载 一、详细介绍 wordpress zibll子比主题7.9.2开心版 修复评论弹授权 可做付费下载站 含wordpress搭建视频教程zibll子比主题安装视频教程支付配置视频教程,视频都是语音讲解,…...

Kafka之消费者组与消费者
消费者(Consumer)在Kafka的体系结构中是用来负责订阅Kafka中的主题(Topic),并从订阅的主题中拉取消息后进行处理。 与其他消息中间件不同,Kafka引入一个逻辑概念——消费组(Consumer Group&…...

【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤
业务系统对接大模型:架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中,大语言模型(LLM)已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中,不仅可以优化用户体验,还能为业务决策提供…...

地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点
目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波:可以用来解决所提出的地质任务的波;干扰波:所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中,有效波和干扰波是相对的。例如,在反射波…...

stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?
今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?由于时间太久,我真忘记了。搜搜发现,还真有人和我一样。见下面的链接:https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...
深入浅出:JavaScript 中的 `window.crypto.getRandomValues()` 方法
深入浅出:JavaScript 中的 window.crypto.getRandomValues() 方法 在现代 Web 开发中,随机数的生成看似简单,却隐藏着许多玄机。无论是生成密码、加密密钥,还是创建安全令牌,随机数的质量直接关系到系统的安全性。Jav…...

定时器任务——若依源码分析
分析util包下面的工具类schedule utils: ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类,封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz,先构建任务的 JobD…...
在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module
1、为什么要修改 CONNECT 报文? 多租户隔离:自动为接入设备追加租户前缀,后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权:将入站用户名替换为 OAuth Access-Token,后端 Broker 统一校验。灰度发布:根据 IP/地理位写…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...
【HarmonyOS 5 开发速记】如何获取用户信息(头像/昵称/手机号)
1.获取 authorizationCode: 2.利用 authorizationCode 获取 accessToken:文档中心 3.获取手机:文档中心 4.获取昵称头像:文档中心 首先创建 request 若要获取手机号,scope必填 phone,permissions 必填 …...