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matlab 相差几个小时

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数学建模中,给了2016/1/1到2017/4/4的功率数据,每天隔几小时测一次,每天测得的数据量也不同,怎么获得每天的总功率? , 可否利用单片机的定时功能?具体matlab程序如何?

求各位大侠帮忙。
老师要求,而且matlab比c语言简单,老师让我学。 , clc;
clear all;
n=1:1:1000;
f=zeros(size(n));
f1=zeros(size(n));
f=zeros(size(n));
y=1;
g=zeros(size(n));
f2=zeros(size(...

matlab一年的小时数据(24*365个(数据是连续的))取小时平均也就是每天每个小时的数据平均的程序怎么写: x = 1:24*365;
windowSize = 24;
b = (1/windowSize)*ones(1,windowSize);
a = 1;

y = filter(b,a,x);
yy = y(24:24:end);

yy 就是 x 每24个求一个平均值。

matlab中知道一年多内每天每小时的功率数据,怎么求每天的数据?: ,下一二,,了。

matlab怎么计算两个时间之间差了多少小时: dnb = datevec('2014-08-12 03:25:24');
dna = datevec('2014-08-13 04:23:28');
fix(etime(dna,dnb)/3600)

结果:24

用matlab编程让灯亮1小时灭1小时,如此循环重复。: 单片机直接用c编程好了,干嘛用matlab这种啊

请高手帮我看看下面的matlab程序,怎么能提高运行速度,数据也不算大的,但运行了将近两小时!:

程序没有大的问题,可以运行。有个问题n=1:1:1000; 的步长太小了,所以运行很长。建议你改一下步长,如n=1:10:1000,用我电脑运行的时间为 237.718235 seconds.

运行结果

装了matlab r2012b,打开半个小时只有这个,没有主程序的窗口出现,进程里面有matlab: 程序正在加载,估计电脑配置太差了,查看磁盘读写情况和内存占用,内存占用逐渐增大说明程序还在加载
--换R2013a吧

已知车辆服从平均到达率为300辆每小时的泊松分布,怎么通过MATLAB产生服从此分布的每秒到达的车辆数: 已知一组数据(30个)大致服从泊松分布,怎样用MATLAB进行数据扩充,把样本量扩大100倍的方法:
1、用已知一组数据(30个)拟合出泊松分布函数f(x)
2、根据拟合得到的泊松分布函数f(x),用x=linspace(min(x),max(x),3000)的值,代入f(x)中得到相应的y值。

matlab 解决二元二次拟合,4小时内有效答案者加 50: 使用回归回归成y=ax1^2+bx1^2+cx1+dx2+ex1*x2+f

y=[23 33 52 51 43 40 46]';
x1=[5 10 16 25 33 47 60]';
x2=[18 31 66 68 70 72 70]';
X=[ones(size(y)) x1.^2 x2.^2 x1 x2 x1.*x2];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);
b,bint,r,rint,stats%%b为对应的参数 b(1)为f,b(2)为a,b(3)为b,b(4)为c,b(4)为d,b(5)为e

b =

14.16063954858540
0.01716893872592
0.02508536698014
4.71438649302305
-0.84792032737350
-0.08960148833191

bint =

1.0e+002 * %bint%为b的95%置信区间

-2.10382223368177 2.38703502465347
-0.00084283937911 0.00118621815363
-0.00394646933209 0.00444817667170
-0.64861833027424 0.74290606013470
-0.32305433102722 0.30609592447975
-0.01094505865341 0.00915302888678

r =

0.03724545917960
-0.06644448785574
-0.67601703114931
2.23548693159668
-2.01680533072312
0.55616729477867
-0.06963283582684

rint =

-0.43600297065399 0.51049388901318
-0.91070175413925 0.77781277842777
-9.26562783407416 7.91359377177553
-26.16906770631366 30.64004156950702
-27.64274677589925 23.60913611445302
-6.51060822024266 7.62294280980001
-0.95440190420693 0.81513623255325

%stats的第三个参数为F检验的P值,p值很小P<0.001,说明拟合模型有效

stats =
0.98459455672427 12.78242422631952 0.20909110587007

还可以使用rstool(X,Y,'quadratic')

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