重新定时

重采样或时间表的汇总数据，以及解决重复或不规则倍

折叠所有页面

句法

TT2 =重新定时（TT1，newTimeStep，方法）
TT2 =调整时间(TT1、“常规”方法、“步伐”,dt)
TT2 =重新定时（TT1， '常规'，方法 '采样率'，FS）
TT2 =重新定时（TT1，新时代，方法）
TT2 =重新定时（TT1，newTimeStep）
TT2 =重新定时（TT1， '常规'， '时间步长'，DT）
TT2 =重新定时（TT1， '常规'， '采样率'，FS）
TT2 =调整时间(TT1,新时期)
TT2 =重新定时（___、名称、值)

描述

例

TT2 =重新定时（TT1，newTimeStep，方法）返回一个包含从变量的时间表TT1和行倍定期由时间间隔的步骤newTimeStep。该重新定时在的变量函数重新采样或聚集数据TT1使用指定的函数方法。您可以使用重新定时至：

  • 从插值数据值TT1在不同的时间。

  • 将数据聚合到时间箱中(例如，从每月数据创建包含季度方法的时间表)。

  • 从删除行TT1有重复的行倍。

  • 做一个不规则的时间表，到正规的时间表，因为newTimeStep指定定期排次。

该newTimeStep输入参数是指定预定义时间步长的字符向量或字符串。例如,当newTimeStep是“每天”和方法是'意思'， 然后TT2包含从数据的日常手段TT1。

第一行时间TT2是从最早的行时间之前的时间步长TT1。行次TT2覆盖的行时间从范围TT1。然而，TT2可能不包含任何实际行时间从TT1,因为TT1可能没有落在任何经常排次的任何行时间TT2。

要插或填写值TT2用不同的方法针对不同的变量，指定VariableContinuity财产TT1。欲了解更多信息，请参阅重定时和同步时间表变量使用不同方法。

重新取样或从多个时间表的汇总数据，请参见同步。

例

TT2 =重新定时（TT1，'定期'，方法'时间步长'，DT）使用时间步长计算有规则间隔的行时间DT。该DT输入参数是标量持续时间或日历持续时间，指定任意大小的时间步长。的行时间TT2的行时间的范围TT1。

当时间步不是可以指定为字符向量或字符串的预定义时间步之一时，请使用此语法。

例

TT2 =重新定时（TT1，'定期'，方法，'采样率'，FS）使用采样率计算定期间隔的行时间FS。该FS输入参数是正的数值标量，指定样本每秒（赫兹）的数目。

例

TT2 =重新定时（TT1，新时代，方法）时间表变量的数据调整到时间矢量新时代，使用该方法通过指定方法。该新时代时间向量可以是不规则的，但它必须是排序过的日期时间或持续时间向量，并且包含惟一的值。《纽约时报》在新时代成为行次的TT2。

例

TT2 =重新定时（TT1，newTimeStep）使用调整时间表数据'fillwithmissing'方法。TT2已经丢失的数据指标的地方TT2有一个排的时间并不在任何行时间匹配TT1。

如果TT1有重复的行时间和行TT2具有匹配重复该行次，然后TT2包含在每一组行中的第一行TT1与匹配重复的行倍。

TT2 =重新定时（TT1， '常规'， '时间步'，DT）使用时间步长计算有规则间隔的行时间DT并且，在需要时，插入丢失的数据指示器。

TT2 =重新定时（TT1， '常规'， '采样率'，FS）使用采样率计算定期间隔的行时间FS并且，在需要时，插入丢失的数据指示器。

TT2 =重新定时（TT1，新时代）返回一个包含丢失的数据指标，只要一个时间表新时代不匹配的行倍TT1。

例

TT2 =重新定时（___，名称，值）调整使用由一个或多个指定的附加选项时间表数据名称，值对。您可以使用此语法与之前任何一个语法的输入参数。

例子

全部收缩

开立真实脚本

创建大约每小时时间表数据，但随着时代的一些不规则性。内插的数据，以便输出时间表定期每小时排次。

时间=日期时间（{“2015年12月18日7时02分12秒”;“2015-12-18 08:00:47”;...“2015年12月18日9时01分37秒”;“二○一五年十二月一十八日10时03分10秒”;...“2015-12-18 10:59:34”});温度= [37.3; 41.9; 45.7; 42.3; 39.8];压力= [30.1; 29.9; 30.03; 29.9; 29.8];TT =时间表（时间，温度，压力）
TT =5×2时间表时间温度压力____________________ ____ ________ 18日 -  12月2015年7时02分12秒37.3 30.1 12月18日 -  2015年8点00分47秒41.9 29.9 12月18日 -  2015年9点01分37秒45.7 30.03 18日 -  12月2015年10:03：10 42.3 29.9 12月18日10时59分34秒2015 39.8 29.8

与三次样条插值重采样，指定样条的。

TT2 =重新定时（TT，“每小时”，样条的）
TT2 =5×2时间表时间温度压力____________________ ______ ________ 18日 -  12月2015年7时○○分00秒37.228 30.124 18日 -  12月2015年8点零零分00秒41.824 29.899 18日 -  12月2015年九时00分00秒45.694 30.029 18日 -  12月2015年10时00：00 42.552 29.91 18日 -  12月2015 11:00:00 39.808 29.8
开立真实脚本

制定一个时间表，每15分钟记录一次体温和脉搏读数。

时间= [分钟（0）：分钟（15）：分钟（105）]';温度= [98; 97.5; 97.9; 98.1; 97.9; 98; 98.3; 97.8];脉冲= [80; 75; 73; 68; 69; 65; 72; 71]。TT =时间表(时间、温度、脉冲)
TT =8×2时间表时间温度脉冲作用于0分钟98 80 15分钟97.5 75 30分钟97.9 73 45分钟98.1 68 60分钟97.9 69 75分钟98 65 90分钟98.3 72 105分钟97.8 71

计算平均每个读数超过每小时时间仓。当你随着时间的推移箱汇总数据，输出时间表的行时间是时间仓的左侧边缘。

TT2 =重新定时（TT，“每小时”，'意思'）
TT2 =2×2的时间表时间温度脉冲______ ______ _____ 0分钟97.875 74 60分钟98 69.25
开立真实脚本

创建一个包含时间，温度，并在半小时标志所取压力读数的时间表，但是从9:00一个测量的思念。

时间=日期时间（{“2015年12月18日7时29分53秒”;“2015-12-18 08:00:00”;...“2015年12月18日8时31分02秒”;“2015-12-18 09:30:00”});温度= [37.3; 41.9; 45.7; 39.8];压力= [30.1; 29.9; 30.03; 29.8];TT1 =时间表（时间，温度，压力）
TT1 =4×2时间表时间温度压力____________________ ____ ________ 18日 -  12月2015年7时29分53秒37.3 30.1 12月18日2015年8时○○分00秒41.9 29.9 12月18日2015年8点31分02秒45.7 30.03 12月18日2015年九时30分：00 39.8 29.8

指定一个30分钟的时间步长。由于30分钟没有预定的时间步，你必须将它指定一个时间值，使用“步伐”名称-值对的论点。重新取样数据TT1使用线性内插。

DT =分钟（30）;TT2 =重新定时（TT1，'定期'，“线性”，“步伐”，DT）
TT2 =6×2时间表时间温度压力____________________ ______ ________ 18日 -  12月2015年07:00:00 32.736 30.298 18日 -  12月2015年七时三十分00秒37.318 30.099 18日 -  12月2015年08:00:00 41.9 29.9 18日 -  12月2015年08:30：00 45.573 30.026 18日 -  12月2015九点00分00秒42.802 29.917 18日 -  12月2015九时三十零分00秒39.8 29.8
开立真实脚本

创建使用数据的列向量的时间表。行时间是10至50毫秒之间。

强度=[100 98.7 95.2 101.4 99.1]’;时间=毫秒([11 20 34 40.3 49.9]);TT1 =时间表(时间、强度)
TT1 =5×1时间表时间强度为0.011秒，100秒，0.02秒，98.7秒，0.034秒，95.2秒，0.0403秒，101.4秒，0.0499秒，99.1秒

重新取样数据TT1使用100Hz的采样率。

TT2 =重新定时（TT1，'定期'，“线性”，'采样率'，100）
TT2 =5×1时间表时间强度________ _________ 0.01秒100.14 0.02秒98.7 0.03秒96.2 0.04秒101.1 0.05秒99.076
开立真实脚本

创建一个包含时间，温度和压力读数的时间表。

时间=日期时间（{“2015年12月18日7时29分53秒”;“2015-12-18 08:00:00”;...“2015年12月18日8时31分02秒”;“2015-12-18 09:30:00”});温度= [37.3; 41.9; 45.7; 39.8];压力= [30.1; 29.9; 30.03; 29.8];TT1 =时间表（时间，温度，压力）
TT1 =4×2时间表时间温度压力____________________ ____ ________ 18日 -  12月2015年7时29分53秒37.3 30.1 12月18日2015年8时○○分00秒41.9 29.9 12月18日2015年8点31分02秒45.7 30.03 12月18日2015年九时30分：00 39.8 29.8

创建一个时间向量和在向量的时间内插的时间表数据。这一次向量开始于上午8:00。如果改为使用“步伐”名称 - 值对参数，则输出时间表将在上午7:00开始。使用时间向量的一个原因是为了保证输出的时间表开始，结束，随着时代的指定。

新时代= [日期时间（“2015-12-18 08:00:00”(30):分钟):datetime (“2015-12-18 09:30:00”));TT2 =调整时间(TT1,新时期,“线性”）
TT2 =4×2时间表时间临时压力____________________ ______月______ 18 - 12月18 - 2015 08:00:00 41.9 29.9 45.573 - 30.026 - 12月- 2015 08:30:00 12月18 - 42.802 - 29.917 - 2015 09:00:00 18 - 12月- 2015 09:30:00 39.8 - 29.8
开立真实脚本

创建一个包含风速和风向的时间和测量的时间表。

时间=日期时间（{“二○一五年十二月一十八日07:00:00”;“二○一五年十二月一十八日8时03分47秒”;...“2015-12-18 09:00:00”;“2015年12月18日10:00:00”;...“2015-12-18 10:59:34”});风速= [13.4; 6.5; 7.3; 8.5; 2.3]。WindDirection =分类（{'NE';'N';'NE';'NW';'W'});TT1 =时间表(时间,风速,WindDirection)
TT1 =5×2时间表时间风速WindDirection ____________________ _________ _____________ 18日 -  12月2015年07:00:00 13.4 NE 18日 -  12月2015年8点03分47秒6.5牛顿18日 -  12月2015年09:00:00 7.3 NE 18日 -  12月2015年10:00：00 8.5 NW 18日 -  12月2015年10点59分34秒2.3W¯¯

将数据调整为每小时的时间向量。插入丢失的数据指示器TT2哪里TT1没有对整点矢量数据。

TT2 =重新定时（TT1，“每小时”）
TT2 =5×2时间表时间风速WindDirection ____________________ _________ _____________ 18日 -  12月2015七时00分00秒13.4 NE 18日 -  12月2015年8时00分00秒的NaN <未定义> 18日 -  12月2015年9时00分00秒7.3 NE 18日 -  12月2015年10：00：00 8.5 NW 18日 -  12月2015 11:00:00的NaN <未定义>
开立真实脚本

加载一个时间表。使用。调整时间表变量重新定时功能和不同的变量不同的方法。

负载温度，风速，以及波士顿雨量测量的时间表。

加载bostonTT波士顿
波士顿=6×3时间表时间温度风速雨___________________ ____ _________ ____ 2016年6月9日6点03分00秒59.5 0.1 0.05 2016年6月9日12时00分23秒63 2.3 0.08 2016年6月9日18时02分57秒61.7 3.1 0.13 2016-06-10 6点01分47秒55.4 5.7 0.15 2016年6月10日12时06分00秒62.3 2.6 0.87 2016年6月10日18时02分57秒58.8 6.2 0.33

调整数据产生的日平均气温和风速，以及降水量的日常资金。重新定时适用同样的方法将所有的时间表变量。要应用不同的方法，索引的时间表来选择变量，并调用重新定时每种方法使用。

BOS =波士顿（：，{“温度”，“风速”});TT1 =调整时间(BOS,“每天”，'意思'）
TT1 =2×2的时间表时间临时风速___________________ ______ _____ 2016-06-09就是61.4 - 1.8333 2016-06-09就是58.833 - 4.8333
BOS =波士顿（:,'雨'）;TT2 =重新定时（BOS，“每天”，'和'）
TT2 =2×1时间表时间雨___________________ ____ 2016年6月9日00:00:00 0.26 2016年6月10日00:00:00 1.35

要结合所有结果在一个时间表，串连TT1和TT2。

TT = [TT1 TT2]
TT =2×3时间表时间温度风速雨___________________ ______ _________ ____ 2016年6月9日0点00分00秒61.4 1.8333 0.26 2016年6月10日0点00分00秒58.833 4.8333 1.35
开立真实脚本

滨时刻表数据为每小时箱。指定右边缘，或结束时间，所述时间仓作为行时间。默认情况下，左边缘，或启动时间仓的时候，是个行时间。

创建与在15分钟间隔取出温度和脉冲读数的时间表。

时间=(分钟(15):分钟(15):分钟(105)]';Temp = [97.5; 97.9; 98.1; 97.9; 98; 98.3; 97.8);脉冲= (75;73;68;69;65;72;71);TT =时间表(时间、温度、脉冲)
TT =7×2时间表时间温度脉冲作用于15分钟97.5 75 30分钟97.9 73 45分钟98.1 68 60分钟97.9 69 75分钟98 65 90分钟98.3 72 105分钟97.8 71

计算平均每个读数超过每小时时间仓。指定输出时间表的行时间是时间仓的右边缘。由于右边缘都包括在内，在60分钟时的读数包括在第一时间仓。

TT2 =重新定时（TT，“每小时”，'意思'，“IncludedEdge”，'对'）
TT2 =2×2的时间表时温脉冲输入60分钟97.85 71.25 120分钟98.033 69.333

计算方法，与左边缘作为行倍。平均值是从那些不同TT2，因为在60分钟内阅读，现在是在第二时间仓。

TT3 =重新定时（TT，“每小时”，'意思'）
TT3 =2×2的时间表时间温度脉冲______ ______ _____ 0分钟97.833 72 60分钟98 69.25

输入参数

全部收缩

输入时间表。

在输出时间表，指定为字符向量间距倍时间步长。newTimeStep可以是任何的在表中的预定时间的步骤。

时间步长

描述

'每年'

一年

'季刊'

四分之一

“每月”

一个月

'每周'

一周

“每天”

一天

“每小时”

一小时

“每分钟”

等一下

'其次'

一秒

任何大小的时间步骤，指定为日期时间标量或持续时间标量。

数据类型:约会时间|持续时间|calendarDuration

采样率，指定为正数的标量。FS指定样本每秒（赫兹）的数目。

新的时间矢量，指定为日期时间矢量或持续时间矢量。新的时间向量必须是列向量。新时代可以具有比不同的行数TT1。

用于调整时间表的数据，指定为字符向量，串标量，或功能句柄方法。您可以使用列出的任何列出的方法来调整从数据TT1。

填充法

的行中复制数据TT1当行时间TT2匹配的排次TT1。然后，填补剩余的行TT2缺少数据指标。

为了填补以恒定的，而不是丢失数据指标剩余行，指定方法如“fillwithconstant”并使用'不变'名称-值对的论点。

方法

描述

'fillwithmissing'

填充间隙与缺失数据指示符（例如，为NaN数值变量）。

“fillwithconstant”

的值填充空白'不变'名称-值对的论点。默认值为0。

最近邻方法

的行中复制数据TT1到的行TT2根据指定的方法，其行时间是最匹配的。TT1必须由它的行时间进行排序。

方法

描述

'以前'

在输入时间表复制从最近的在前邻居数据，从行倍矢量的末端进行。如果有重复的行次，然后'以前'表示最后的复制品。

“下一个”

从输入时间表中最近的邻居复制数据，从行时间向量的开始。如果有重复的行次，然后“下一个”指示第一重复项。

“最近的”

从输入时间表中最近的邻居复制数据。

插值方法

在插值数据值TT2从在相邻的行中的数据值TT1。输入时间表必须被整理和独特的排次。要控制如何将数据外推超过第一和最后一行倍TT1， 使用'EndValues'名称-值对的论点。

方法

描述

“线性”

使用线性插值。

样条的

使用分段三次样条插值。

'pchip'

使用保持形状的分段三次插值。

“makima”

采用改性阿克玛三次埃尔米特插值。

聚合方法

从行汇总数据TT1的行时间指定的容器TT2。每行时间TT2是一个时间区间的左边缘，与下一连续行时间为右边缘。默认情况下，左侧边缘包括在时间仓。要控制是否左或右单元边缘包括在时间块，使用“IncludedEdge”名称-值对的论点。

如果您指定的时间向量新时代， 然后新时代必须按升序进行排序。

所有列出的方法忽略为NaNS，的NaTs，而其它丢失数据指标，除函数。包括丢失的数据指标，指定函数作为功​​能句柄到包括他们聚合数据时的功能。

方法

描述

'和'

将每个时间箱中的值相加。

'意思'

计算平均值的值在每个时间段。

“刺激”

计算值的产品在每个时间段。

“最小值”

计算最小的值的每个时间段。

“最大”

计算最大的价值在每个时间段。

'计数'

计数值在每个时间段的数量。

'firstvalue'

使用在每个时间段的第一个值。

“lastvalue”

使用每个时间箱中的最后一个值。

@func

使用由功能句柄指定的功能（例如，@std计算每个时间箱中值的标准差)。函数必须返回一个输出参数是一个标量或一个行向量，并且必须接受空的输入。

默认方法

默认方法相当于离开方法不确定的。

方法

描述

'默认'(默认)

与丢失数据的指标，或者使用任一填充间隙每变量的方法如果是通过指定它们VariableContinuity输入时间表的财产。

名称 - 值对参数

指定可选的用逗号分隔的对名称，值参数。名称是参数的名称和值是对应的值。名称必须出现引号内。您可以按照任何顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家。

例子:TT2 =重新定时（TT1，新时代， '恒'， - 1）创建时间表TT2然后赋值-1在的行元素TT2有个行时间不匹配，从排次TT1。

值，用于在方法为空时填充空白“fillwithconstant”，指定为逗号分隔的一对组成的'不变'和一个数组。默认值为0。由指定的值的数据类型'不变'必须与数据类型的时间表变量的兼容。

例子:TT2 =重新定时（TT1， '每小时'， 'fillwithconstant'， '恒'， '无'）填补空白TT2与特征向量'没有'当所有的变量都在TT2包含文本。

方法，用于外插时使用的内插方法，指定为逗号分隔的一对组成的'EndValues',要么'extrap'或者一个标量。如果指定一个标量，那么它的数据类型必须与所有的时间表变量兼容。

方法

描述

'extrap'(默认)

推断使用由规定的方法方法输入参数

纯量

外推由一个标量的输入行倍的范围之外填充间隙

例子:TT2 =重新定时（TT1， '每日'， '前面的'， 'EndValues'，1000）填补空白TT2与前一行值，其中TT2具有行时间从所述范围内的行时间TT1，并且与值1000哪里TT2有个行时间超出该范围。

边缘包括在每个时间段，指定为逗号分隔的一对组成的“IncludedEdge”,要么'剩下'要么'对'。每行时间TT2是一个时间区间的左边缘，与下一连续行时间为右边缘。

包括边缘

描述

'剩下'(默认)

所有箱包括左单元边缘，除了最后箱，其中既包括边缘

'对'

所有二进制包括右单元边缘，除了第一仓，其包括两个边缘

如果您指定'剩下'，则时间仓包括除了最后仓，其包括两个边缘左边缘。如果您指定'对'，则时间仓包括除了第一仓，其包括两个边缘的右边缘。

例子:TT2 =调整时间(TT1,“每小时”、“说”、“IncludedEdge”,“正确的”)包括每个时间段的右单元边缘。

兼容性注意事项

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扩展功能

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