文章目录一、WaveDrom功能二、WaveDrom的使用三、绘制时序图四、时序图教程五、逻辑电路图教程六、Github主页七、VScode中使用Waveform摘要：WaveDrom是一个免费开源的在线数字时序图渲染引擎。它可以使用JavaScript, HTML5和SVG来将时序图的WaveJSON描述转成SVG矢量图形，从而进行显示。WaveDrom可以嵌入到任何网页中。WaveDrom编辑
时间序列数据分析—概述概述 随着工业界大规模时间序列数据（例如物联网，医疗数字化，智慧城市等领域）的出现和算力的提升，时间序列数据分析的重要性日益凸显。因此伴随着大量时间序列数据被检测和收集，对于基于统计学和机器学习的具有竞争力的分析方法的需求也越来越强。因此在之后的章节中，我们将对时间序列数据分析进行一个全面的探讨。时间序列分析的定义时间序列分析是指从按时间排序的数据点中抽取有价值的总结和统计信
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2023-10-13 16:35:33
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目录1、工业时序数据的定义及作用2、工业时序数据的典型特点3、工业时序数据库与传统数据库的比较4、工业时序数据库基本要求5、工业时序数据处理面临的挑战6、时序数据处理工具（系统）需具备的功能7、时序数据处理流行工具8、工业时序数据的应用8.1 智慧工厂智能应急指挥和融合通信调度8.2 设备智能运维随着工业物联网的快速发展，工业企业在生产经营过程中会采集大量的数据，并进行实时处理
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2024-02-05 00:39:14
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目录1. timequest分析的对象2. 查看timequest时序报告 1）时钟报告 2）关键路径余量1. timequest分析的对象 &n
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2024-06-12 22:48:12
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# 时序数据分析 dtw 实现指南
## 引言
在时序数据分析中，动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种常用的方法。DTW能够比较两个时间序列的相似性，尤其适用于非线性时间序列数据。本文将为你介绍DTW的实现步骤，并提供相应的代码和注释，以帮助你快速掌握这一技术。
## DTW实现步骤
以下是实现DTW的整体步骤，我们将在接下来的内容中详细介绍每一步的具体操
原创
2023-09-12 17:41:52
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# MATLAB时序数据分析入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学习如何使用MATLAB进行时序数据分析。时序数据分析是一种研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们理解数据随时间变化的趋势和规律。在本文中，我将详细介绍MATLAB时序数据分析的基本流程，并提供一些示例代码。
## 时序数据分析流程
首先，让我们通过一个表格来了解时序数据分析的基本步骤：
| 步骤
原创
2024-07-20 04:24:15
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时序分析start point: 时序路径起点，为launch clock或input portend point: 时序路径终点，为寄存器D端或output port时序路径为一条数据在其上传播不受其它因素影响（不等待时钟到来）的路径。以endpoint的对应时钟可将timing path分为不同group，相同clock在同一group。时序分析：data arrival time = T(s
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2024-10-09 07:22:11
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时间序列数据定义比如一台机器的CPU监控数据、或者是一个人的心跳数据，这类数据在时间轴上滑动延伸，某个被测量的主体在一个时间点上就会产生一个测量值。时间序列数据的特点1、写多读少。2、写入平稳、持续且数量巨大。基本不存在更新和删除。3、读取冷热分明，最新的数据最可能被读取，或者读取一段周期的数据。时间序列数据的模型从上面说的定义部分—某个被测量的主体在一个时间点上就会产生一个测量值，可知，对时间序
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2024-01-12 13:55:01
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3个Python时间序列分析工具包1. tsfresh2. tslearnsktime总结参考资料 时间序列分析是一种经典问题，常见的场景有时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。这里介绍三个时间序列分析相关的工具包： tsfreshtslearnsktime 我们主要对三个时序工具包进行简要介绍， 包括这些工具包的功能定位，主要特色及其优劣等，并列出了相关的说明文档和Github地址，以供
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2024-01-12 10:46:47
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标签PostgreSQL , 时序数据 , rrd , rrdtool , round robin database , 自动压缩 , CTE , dml returning , 环比 , 同比 , KNN 背景时序数据库一个重要的特性是时间流逝压缩，例如1天前压缩为5分钟一个点，7天前压缩为30分钟一个点。PostgreSQL 压缩算法可定制。例如简单的平均值、最大值、最小值压缩，或者基于旋转门
SPI，是英语Serial Peripheral Interface的缩写,是串行外围设备接口,高速的,全双工,同步的通信总线,由ss(cs)、sck、sdi、sdo构成，其时序其实很简单，主要是在sck的控制下，两个双向移位寄存器进行数据交换。上升沿发送、下降沿接收、高位先发送。上升沿到来的时候，sdo上的电平将被发送到从设备的寄存器中。下降沿到来的时候，sdi上的电平将被接收到主设
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2024-09-12 22:27:14
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作者：飞浪feilang 1. 准备工作tushare是一个第三方财经数据接口包，需要安装包并完成注册。安装tushare包pip install tushare为防恶意调用接口数据，官方()需要新用户完成注册、提高积分(例如达到200)、取得访问权限token ID，例如：1797f6915fbc1e612c33c6ed4cf85a2b7b349d85db80bf08603
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2024-08-06 12:05:37
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1.1 概述在高速系统中FPGA时序约束不止包括内部时钟约束，还应包括完整的IO时序约束和时序例外约束才能实现PCB板级的时序收敛。因此，FPGA时序约束中IO口时序约束也是一个重点。只有约束正确才能在高速情况下保证FPGA和外部器件通信正确。 1.2 FPGA整体概念由于IO口时序约束分析是针对于电路板整个系统进行时序分析，所以FPGA需要作为一个整体分析，其中包括FPG
时序数据介绍时间序列数据( Time Series) 是指一系列依时间为序的观察值的集合。按照时序数据变量，可分为单变量时间序列和多变量时间序列；按其变量波动性，可分为平稳性时间序列和非平稳性时间序列；按其连续性，可分为连续时间序列和离散时间序列； 时序数据分析经历了描述性时序分析、统计性时序分析、频域分析、时域分析，时间序列数据挖掘几个阶段。时序数据缺失在数据采集过程中，产生数据缺失的机制主要有
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2023-11-14 10:38:49
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# 时序数据库数据分析指南
在现代数据管理中，时序数据库（Time Series Database）是一个不可或缺的工具。它能够有效存储和分析时间序列数据。本文将带领新手开发者逐步了解“时序数据库数据分析”的整个流程，并包含实际代码示例。
## 流程概述
以下是进行时序数据库数据分析的一般步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 选择时序数据库 |
原创
2024-10-03 04:18:24
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一、算法的时间复杂度定义 算法的执行时间是通过分局该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。 1、事后统计法 2、事前分析法 我们所讨论的时间复杂度的计算属于事前分析法。公式记作：T(n)=O(f(n))。用大写O()来体现算法时间复杂度。二、推
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2024-07-25 16:29:11
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1.时序数据的特点以及大数据背景下的可优化空间？ 大数据时代已经到来了很多年，大数据解决方案基本成熟， Hadoop集群处理方案基本成为了一个处理大数据的最佳实践。他所处理的数据包含结构化，半结构化，非结构化的数据，通过Sqoop、Flume、kafka收集数据，通过hbase、hdfs存储数据、通过mapreduce、sparkstreaming等计算数据，最后通过hive作为数据仓库为应用
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2024-04-07 15:12:08
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基于时序数据库的GPS处理方案1 概述运动中的GPS数据是典型的时序数据，是由设备在一段时间内连续间隔一定时间生成GPS坐标信息。少量设备的GPS信息处理可以用简单的算法处理，但对于成千上万的设备，就需要考虑算法的执行效率。特别是针对大量用于查询的情况下，例如公交车查询、物流查询等。 &
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2023-10-23 09:31:36
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1 什么是时序数据生活中，我们经常会接触到需要对某些指标或者状态按时间序列进行统计和分析的场景，典型的如股票大盘走势、气象变化、内存监控等。这些依赖于时间而变化，可以用数值来反映其变化程度的数据就叫时序数据。时序数据具有两个关键的指标：监测时间和监测数值。2 时序数据模型时序数据按照其数据组织形式可以分为单值模型和多值模型两种。2.1 单值模型单值模型一条监测记录只对应一个指标的数据，如下表所示，
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2023-12-27 19:16:14
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时间序列数据1. 什么是时间序列？1.1 Timestamp类型（时间戳）1.2 DatetimeIndex与PeriodIndex2. 创建固定频率的时间序列—pandas.date_range()3. 创建时期对象4. 提取时间序列数据信息4.1 加减时间数据--Timedelta类【练习】绘制出5个城市的PM2.5随时间的变化情况。 文件在网盘里哟，除此之外还有其他文件资料呐。 链接：11
