主要内容
合并时间表并同步数据
您可以通过多种方式相结合的时间表和同步数据。您可以垂直或水平地连接时间表，但仅在它们包含相同的行时间或时间表变量时。使用同步功能组合时间表与不同的行时间和时间表变量。同步创建包含来自所有输入时间表的所有变量的时间表。然后，它将数据从输入时间表与输出时间表的行时间同步。同步可以使用缺失的数据指示器、从它们最近的邻居中复制的值或插入的值来填充输出时间表中缺失的元素。同步还可以根据指定的时间箱聚合时间表数据。
垂直连接时间表
加载时间表OpenPricessmall.垂直地连接它们。时间表是Opweek1.和opweek2.．他们在2016年1月的第一个和第二周内含有一些股票的开盘价。
加载OpenPricessmall.
显示两个时间表。
Opweek1.
opWeek1 =5×2时间表时间AAPL FB ____________________ ______ ______ 08-JAN-2016 09:00:00 98.55 99.88 07-JAN-2016 09:00:00 98.68 100.5 06-JAN-2016 09:00:00 100.56 101.13 05-JAN-2016 09:00：00 105.75 102.89 04-Jan-2016 09:00:00 102.61 101.95
opweek2.
Opweek2 =5×2时间表时间苹果FB ____________________ ____________ 14-Jan-2016 09:00:00 97.96 95.85 13-Jan-2016 09:00:00 100.32 100.58 12-Jan-2016 09:00:00 100.55 99 11-Jan-2016 09:00:00 98.97 97.91 08-Jan-2016 09:00:00 98.55 99.88
串联时间表。当它们具有相同的变量时，您可以垂直连接时间表。行时间标记行，不包含在时间变量中。请注意，时间表的行时间可能是无序的，不需要定期间隔。例如，人事处不包括周末的日子。时间表也可以包含重复时间。人事处包含两行08-jan-2016 09:00:00．
op = [opWeek2; opWeek1]
op =10×2时间表时间苹果FB ____________________ ____________ 14-Jan-2016 09:00:00 97.96 95.85 13-Jan-2016 09:00:00 100.32 100.58 12-Jan-2016 09:00:00 100.55 99 11-Jan-2016 09:00:00 98.97 97.91 08-Jan-2016 09:00:00 98.55 99.8808-jan-2016 09:00:0098.55 99.88 07-Jan-2016 09:00:00 98.68 100.5 06-Jan-2016 09:00:00 100.56 101.13 05-Jan-2016 09:00:00 105.75 102.89 04-Jan-2016 09:00:00 102.61 101.95
水平连接时间表
您还可以水平连接时间表。时间表必须具有相同的行时间和不同的变量。
显示时间表选椅．时间表上的划船时间和Opweek1.，但变量不同的股票。
选椅
opOtherStocks =5×2时间表时间MSFT TWTR ____________________ _____ _____ 08-JAN-2016 09:00:00 52.37 20.51 07-JAN-2016 09:00:00 52.7 21 06-JAN-2016 09:00:00 54.32 21.62 05-JAN-2016 09:00：00 54.93 22.79 04-Jan-2016 09:00:00 54.32 22.64
衔接Opweek1.和opOtherStock．输出时间表的排次一组，并从两个时间表的变量。
op = [opweek1 opotherstocks]
op =5×4时间表时间AAPL FB MSFT TWTR ____________________ ______ ______ _____ _____ 08-JAN-2016 09:00:00 98.55 99.88 52.37 20.51 07-JAN-2016 09:00:00 98.68 100.5 52.7 21 06-JAN-2016 09:00:00 100.56 101.1354.32 21.62 05-JAN-2016 09:00:00 105.75 102.89 54.93 22.79 04-JAN-2016 09:00:00 102.61 101.95 54.32 22.64
同步时间表并指示缺失数据
从两个不同的时间表加载空气质量数据和天气测量并同步它们。测量范围的范围为2015年11月15日至2015年11月19日。空气质量数据来自建筑物内的传感器，而天气测量来自外面的传感器。
加载在室内加载户外
显示每个时间表的前五行。它们含有不同时间采取的不同量的测量。
在室内(1:5,:)
ans =.5×2时间表时间湿度空气质量___________________ ________ __________ 2015-11-15 00:00:24 36 80 2015-11-15 01:13:35 36 80 2015-11-15 02:26:47 37 79 2015-11-15 03:39：59 37 82 2015-11-15 04:53:11 36 80
户外(1:5,:)
ans =.5×3的时间表时间湿度TemperatureF PressureHg ___________________ ________ ____________ __________ 2015年11月15日00:00:24 49 51.3 29.61 2015年11月15日1点30分24秒48.9 51.5 29.61 2015年11月15日3时00分24秒48.9 51.5 29.61 2015-11-15 04:30:24 48.8 51.5 29.61 2015-11-15 06:00:24 48.7 51.5 29.6
同步时间表。输出的时间表TT.包含两个时间表上的所有泰晤士报。同步丢失缺少的数据指示器，其中没有数据值TT.．当两个输入时间表都有一个具有相同名称的变量时，例如湿度那同步重命名这两个变量并将它们添加到输出时间表中。
tt =同步（室内，户外）;TT（1：5，:)
ans =.5×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015年11月15日〇时00分24秒36 80 49 51.3 29.61 2015年11月15日1点13分35秒36 80楠楠NaN的2015年11月15日01:30：24楠楠48.9 51.5 29.61 2015年11月15日二点26分47秒37 79楠楠NaN的2015年11月15日3点00分24秒楠楠48.9 51.5 29.61
同步和插值数据值
同步时间表，并填写具有线性插值的缺少的时间表元素。在包含两时间表的所有时间的时间向量上同步，指定'联盟'对于输出时间。
ttlinear =同步（室内，户外，'联盟'那'线性'）;ttlinear（1：5，:)
ans =.5×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015年11月15日〇时00分24秒36 80 49 51.3 29.61 2015年11月15日1时13分35秒36 80 48.919 51.463 29.61 2015年11月15日01:30：24 36.23 79.77 48.9 51.5 29.61 2015年11月15日2点26分47秒37 79 48.9 51.5 29.61 2015年11月15日三时○○分24秒37 80.378 48.9 29.61 51.5
与常规时间同步
将时间表与每小时的时间矢量同步。输入时间表有不规则的行时间。输出时间表有固定的行时间，时间步长为1小时。
ttHourly =同步(在室内,室外,“每小时”那'线性'）;Tthourly（1：5，:)
ans =.5×5时间表时间湿气液态液体湿气液体湿润_ __________________________________________________________________5 00：00:00:00 2015-11-15 01:00:00 36 80 48.934 51.432 29.61 2015-11-15 02:00：00 36.634 79.366 48.9 51.5 29.61 2015年11月15日3点00分零零秒37 80.361 48.9 51.5 29.61 2015年11月15日4点00分00秒36.727 81.453 48.834 51.5 29.61
将时间表同步到30分钟的时间。指定使用一个固定的时间步'常规的'输入参数和“步伐”名称值对参数。
tthalfhour =同步（室内，户外，'常规的'那'线性'那“步伐”，分钟（30））;tthalfhour（1：5，:)
ans =.5×5时间表时间潮湿_线索潮流液湿气_outdoors温度flowerh ___________________ ____________________________________________________299 29.61 2015-11-15 00:30:00 36 80 48.61 2015-11-15 01:00：00 36 80 48.934 51.432 29.61 2015-11-15 01:30:00 36.224 79.776 48.9 51.499 29.61 2015-11-15 02:00:00 36.634 79.366 48.9 51.5 29.61
作为替代方案，您可以将时间表同步到指定半小时间隔的时间向量。
电视= [datetime(2015、11、15):分钟(30):datetime(2015、11、18)];TV.Format = Indorhore.time.Format;ttHalfHour =同步(室内、户外、电视、'线性'）;tthalfhour（1：5，:)
ans =.5×5时间表时间潮湿_线索潮流液湿气_outdoors温度flowerh ___________________ ____________________________________________________299 29.61 2015-11-15 00:30:00 36 80 48.61 2015-11-15 01:00：00 36 80 48.934 51.432 29.61 2015-11-15 01:30:00 36.224 79.776 48.9 51.499 29.61 2015-11-15 02:00:00 36.634 79.366 48.9 51.5 29.61
同步和聚合数据值
同步的时间表，并计算每日的装置，用于输出时间表的所有变量。
ttdaily =同步（室内，户外，'日常的'那“的意思是”）;ttdaily.
ttdaily =4×5时间表时间潮湿_线索潮流液湿度_ ____________________________________________________________________________00 36.5 80.05 48.95-11-16 00:00-11-16 00:00-11-16 00:00 2015-11-17 00:00 2015-11-17 00:00：00 36.85 79.45 48.45 51.238 29.613 2015-11-18 00:00:00 Nan Nan 49.5 50.8 29.61
将时间表同步到六小时的时间间隔，并计算每个间隔的平均值。
tt6hours =同步（室内，户外，'常规的'那“的意思是”那“步伐”小时(6));tt6hours（1：5，:)
ans =.5×5时间表时间湿气液体潮流液湿气_outdoors温度flowerh ___________________ _________________________________________ 2015-11-15 00:00:00 36.4 80.2 48.9 51.45 29.61 2015-11-15 06:00:00 36.4 79.8 48.9 51.45 29.6 2015-11-15 12:00：00 36.6 80.4 49.025 51.45 29.61 2015-11-15 18:00:00 36.6 79.8 48.9 51.225 29.607 2015-11-16 00:00:00 36.6 80.2 48.5 51.4 29.61
作为替代方案，指定具有相同六小时时间间隔的时间向量。
电视= [DateTime（2015,11,15）：小时（6）：Datetime（2015,11,18）];TV.Format = Indorhore.time.Format;tt6hours =同步（室内，户外，电视，“的意思是”）;tt6hours（1：5，:)
ans =.5×5时间表时间湿气液体潮流液湿气_outdoors温度flowerh ___________________ _________________________________________ 2015-11-15 00:00:00 36.4 80.2 48.9 51.45 29.61 2015-11-15 06:00:00 36.4 79.8 48.9 51.45 29.6 2015-11-15 12:00：00 36.6 80.4 49.025 51.45 29.61 2015-11-15 18:00:00 36.6 79.8 48.9 51.225 29.607 2015-11-16 00:00:00 36.6 80.2 48.5 51.4 29.61
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