js倒计时小程序

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        div {
            width:100%;
            height:300px;
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            text-align:center;
            font-size:50px;
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        <div></div>
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    var oDiv = document.getElementsByTagName('div')[0];

    var wuyi = new Date('2017', '3', '26', '15', '12');
    var wuyiCuo = parseInt(wuyi.getTime() / 1000);
    setInterval(function () {
        //得用时间戳   1970-1-1-0:0:0===>秒数
        var now = new Date();
        var nowCuo = parseInt(now.getTime() / 1000);
        //console.log(nowCuo + '\n' + wuyiCuo);
        var dis = wuyiCuo - nowCuo;
        var t = dis;
        //60 3600 24*3600==86400s     12345678s
        //根据差值计算天、时、分、秒
        var day = parseInt(dis / 86400);
        //得到剩下的秒数
        dis = dis % 86400;
        var hour = parseInt(dis / 3600);
        dis = dis % 3600;
        var minute = parseInt(dis / 60);
        dis = dis % 60;
        var second = dis;

        if (t != 0) {
            oDiv.innerHTML = '距离小米手机6抢购还剩' + day + '天' + hour + '时' + minute + '分' + second + '秒';
        } else {
            oDiv.innerHTML = '<a href="www.baidu.com">抢购</a>';
        }
    }, 1000);


    </script>
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内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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