时间维

C_CMethod.m：延迟时间与嵌入维数的影响 C_CMethod.m 文件涉及到时间序列分析中的两个关键参数：延迟时间和嵌入维数。这两个参数的选择对分析结果的准确性至关重要。 延迟时间是指在构建时间序列的嵌入向量时，相邻数据点之间的时间间隔。合适的延迟时间可以捕捉到时间序列中的非线性动力学特征，而过大或过小的延迟时间则可能导致信息丢失或冗余。 嵌入维数是指嵌入向量的维度，它决定了时间序列在相空间中的表示复杂度。合适的嵌入维数可以充分展开时间序列的动力学特征，而过高或过低的维数则可能导致过拟合或欠拟合。 C_CMethod.m 文件可能包含了用于确定最佳延迟时间和嵌入维数的算法或函数，例如互信息法或虚假近邻法。通过分析时间序列数据，可以找到最佳参数组合，从而更准确地揭示时间序列的动力学特性。

这是一个简单的Matlab程序，用于计算一维时间序列的偏度和峭度值，特别适合初学者使用。程序设计简洁明了，方便他人直接应用。

这是CAIP 2017会议论文的MATLAB/OCTAVE原型实现：\"在理论上接近对数时间标记彩色二维数字图像\"。作者包括F. Diaz-del-Rio、P. Real和D. Onchis。该研究提出了一种颜色标注的并行算法，适用于灰度级或彩色2D数字图像的区域（特别是4连通分量）。这项技术基于构建用于编码拓扑信息的同源生成森林（HSF）结构。HSF是一组根有序树，没有冗余的像素级别年龄元素。为了正确标记颜色区域，建议构建每个图像连接组件的子HSF结构，并修改整个图像的初始HSF。为验证算法，我们在OCTAVE/MATLAB中实现了它，并进行了结果验证。我们测试了几种图像，计算了不同迭代次数的图像宽度和高度的对数理论计算时间。总体而言，使用我们的方法可以预计提高真实图像的计算速度。

批量处理SQL表分区时，需注意已在第一行标记红色的修改，特别是增加分区时，确保P_1D_20180528中的时间比右侧栏中的时间早一天。

Matlab开发：GPS时间转换为UTC（GMT）时间。gps2utc函数将GPS时间标签转换为以闰秒为单位的UTC（GMT）时间。

在一维Yee网格中，使用Matlab编写的FDTD代码模拟了自由空间中高斯脉冲的传播。模拟过程中，时间步长设定为空间步长的一半，探讨了电磁波在z方向传播时的特性。该模拟基于Ex/Hy模式，展示了波的传播行为。

PEeq函数有效地计算置换熵，用于最大重叠滑动窗口中绑定等级的序号模式。该工具箱提供了基于序号模式的一系列度量。

g = BIRTH_DEATH(N)计算简单生死过程的存活时间。该过程始于单个个体，并且在任何时刻，种群中的个体以相同概率生出新个体或死亡。当种群为n时，以1/2的概率增至n+1，以1/2的概率减至n-1。生死事件之间的时间遵循指数分布。此算法最初为了分析Font-Clos等人在“阈值的危险”中发表的结果而编写。

查询当天：select * from [TABLE] where DateDiff(dd, [dateadd], getdate()) = 0 查询 24 小时内：select * from [TABLE] where DateDiff(hh, [dateadd], getdate()) < 24>

包含了所有常见SQL时间格式，一文掌握时间格式转换。