主要内容

同步

将时间表同步到常规时间向量，并从输入时间表中重新使用或聚合数据

页面上倒塌

语法

TT =同步（TT1，TT2）
TT =同步(TT1 TT2 newTimeBasis,方法)
TT =同步(TT1 TT2 newTimeStep,方法)
tt =同步（tt1，tt2，'常规'，方法，'timestep'，dt）
TT =同步（TT1，TT2，'常规'，方法，'Sampleate'，FS）
TT =同步（TT1，TT2，Newtimes，方法）
TT =同步（TT1，TT2，NewtimeBasis）
TT =同步（TT1，TT2，Newtimestep）
tt =同步（tt1，tt2，'常规'，'timestep'，dt）
tt =同步（tt1，tt2，'常规'，'samplege'，fs）
tt =同步（tt1，tt2，newtimes）
TT =同步（TT1，TT2，＿＿＿，名称，价值）
tt =同步（tt1，...，ttn，＿＿＿）

描述

的同步功能从所有输入时间表中收集变量，将它们同步到常用时间向量，并将结果返回为单个时间表。效果类似于水平连接，尽管输入时间表可以具有不同的行时间。当。。。的时候同步函数将时间表变量同步到不同的时间，它还使用您指定的方法将数据归类或聚合变量中的数据。

例子

TT =同步(TT1，TT2）创造时间表，TT.，它包含来自输​​入时间表的所有变量TT1.和TT2.，与行时间的向量同步，这是行中的联合TT1.和TT2.．行乘以TT.是排序的顺序，没有重复的时间。

有效，同步水平串联地串联TT1.和TT2.，即使他们有不同的行时间。因此，同步插入缺失的数据指示灯TT.无论它有:

  • 只有一排时间TT1.但没有来自变量的相应数据TT2.．

  • 只有一排时间TT2.但没有来自变量的相应数据TT1.．

如果TT1.和TT2.然后具有相同名称的变量同步重命名它们并将两个变量复制到TT.．

插入或填充值TT.使用不同的方法进行不同的变量，指定VariableContinuity属性的每个输入时间表。有关更多信息，请参见使用不同的方法重新调整并同步时间表变量．

例子

TT =同步(TT1，TT2，newTimeBasis，方法）创造TT.通过同步变量TT1.和TT2.到一个新的时间矢量指定newTimeBasis．同步从变量中重建或聚合数据TT1.和TT2.指定的操作方法．输入参数，newTimeBasis，指定如何同步的行时间TT.从行乘以TT1.和TT2.．

例如,如果newTimeBasis是'联盟'和方法是'线性',然后TT.包含行乘以TT1.和TT2.， 和同步使用线性插值将数据从输入时间表重新采样到输出行时间。

例子

TT =同步(TT1，TT2，newtimestep.，方法）创造TT.通过同步变量TT1.和TT2.到一个新的时间向量，按指定的时间单位有规律地间隔newtimestep.．

例如,如果newtimestep.是'日常的'和方法是“的意思是”,然后TT.包含间隔一天的行时间，以及TT.包含来自的每个变量的每日平均数TT1.和TT2.．

例子

TT =同步(TT1，TT2“常规”,方法，'timestep'，dt）使用时间步长dt计算规则间隔的行时间。dt标量持续时间或日历持续时间。行乘以TT.跨越行时间TT1.和TT2.．

TT =同步(TT1，TT2“常规”,方法“SampleRate”,Fs）使用采样率Fs计算规则间隔的行时间。Fs是一个正数字标量，指定每秒的样本数（Hz）。

例子

TT =同步(TT1，TT2，新时期，方法）创造TT.通过同步变量TT1.和TT2.至新时期，您指定的唯一，排序时间的DateTime或持续时间向量。时代新时期成为行的行TT.．

例子

TT =同步(TT1，TT2，newTimeBasis）创造TT.通过同步变量TT1.和TT2.到一个新的时间向量。同步在需要时插入缺少的数据指示灯TT.．

例子

TT =同步(TT1，TT2，newtimestep.）创造TT.通过同步变量TT1.和TT2.到一个新的时间向量，按指定的时间单位有规律地间隔newtimestep.．的同步函数在需要的地方插入缺失的数据指示器TT.．

TT =同步(TT1，TT2“常规”,“步伐”,dt）使用时间步长dt计算规则间隔的行时间。dt标量持续时间或日历持续时间。行乘以TT.跨越行时间TT1.和TT2.．

TT =同步(TT1，TT2,“常规”,“SampleRate”,Fs）使用采样率Fs计算规则间隔的行时间。Fs是一个正数字标量，指定每秒的样本数（Hz）。

TT =同步(TT1，TT2，新时期）创造TT.通过同步变量TT1.和TT2.到时间向量，新时期．的同步函数在需要的地方插入缺失的数据指示器TT.．

TT =同步(TT1，TT2，＿＿＿，名称,值）将时间表同步，其中包含一个或多个指定的其他选项名称,值对。您可以将此语法与前面任何语法的输入参数一起使用。

tt =同步（tt1，...，ttn，＿＿＿）创造时间表，TT.，通过同步N时间表tt1，...，ttn．您可以将此语法与前面任何语法的输入参数一起使用。

例子

全部折叠

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从一个文件中加载两个示例时间表。然后将它们的数据同步到新行时间的向量。

负载Smallt.

显示时间表。TT1.行时间是乱序的。TT1.和TT2.有不同的变量。

TT1.
TT1 =3×1的时间表时间临时________________________ 18-dec-2015 12:00:00 42.3 18-dec-2015 08:00:00 37.3 18-dec-2015 10:00:00 39.1
TT2.
TT2 =3×1的时间表时间压力  ____________________ ________ 18 - 12月- 2015 30.1 09:00:00 18 - 12月- 2015 11:00:00 30.03 18 - 12月- 2015 13:00:00 29.9

同步TT1.和TT2.．输出的时间表,TT.，以排序顺序包含来自两个时间表的所有行时间。在TT.，临时包含南对于来自的行时间TT2.， 和压力包含南对于来自的行时间TT1.．

TT =同步（TT1，TT2）
tt =6×2时间表时间临时压力____________________ ____________ 18-dec-2015 08:00:00 37.3南18岁2015年09:00:00南30.1 18-DEC-2015上午10:00:00 39.1纳米18-DEC-2015 11:00：00南30.03 18-DEC-2015年12:00:00 42.3纳米18-DEC-2015 13:00:00 NAN 29.9
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加载两个包含天气测量数据的时间表样本。将它们的数据同步到时间表的行时间并集。

负载firstTT

显示时间表。

TT1.
TT1 =3×1的时间表时间临时________________________ 06-jun-2016 15:00:00 79.7 06-jun-2016 16:00:00 76.3 06-jun-2016 17:00:00 74.9
TT2.
TT2 =4×1时间表时间湿度____________________ ________ 06-jun-2016 14:35:48 49.7 06-Jun-2016 15:35:48 52.2 06-Jun-2016 16:35:48 56.7 06-Jun-2016 17:35:48 60

同步时间表。选择行时间的联合，指定'联盟'．要重新取样tt1.temp.和tt2.humity.使用线性插值，指定'线性'．

TT =同步（TT1，TT2，'联盟'，'线性'）
tt =7×2时间表时间温度湿度____________________ ______________ 06- 6- 2016 14:35:48 81.071 49.7 06- 6- 2016 15:00:00 79.7 50.708 06- 6- 2016 15:35:48 77.671 52.2 06- 6- 2016 16:00:00 76.3 54.014 06- 6 16:35:48 75.464 56.7 06- 6- 2016 17:00:00 74.9 58.03 06- 6 17:35:48 74.064 60
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将两个时间表同步到新的行时间，以指定每个跨度的时间箱。将数据从输入时间表聚合到日常时间箱中。

加载包含两套不同环境测量的时间表样本，在室内和在户外．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。时间表包括从2015年11月15日到2015年11月19日起采取的测量。

负载在室内负载在户外

显示每个时间表的前三行。它们不包含相同的行时间或变量。

在室内（1：3，:)
ans =.3×2时间表时间湿度AirQuality  ___________________ ________ __________ 2015-11-15 00:00:24 36 80 2015-11-15 01:13:35 36 80 2015-11-15 02:26:47 37 79
户外(1:3,:)
ans =.3×3时间表时间湿度温度fucturehg ___________________ ________ ______________________ 2015-11-15 00:00:24 49 51.3 29.61 2015-11-15 01:30:24 48.9 51.5 29.61 2015-11-15 03:00:24 48.9 51.5 29.61

使用时间表将数据从时间表聚合到每日时间箱中同步函数。指定'日常的'将数据汇总到每个时间箱中。指定“的意思是”获取每个变量在每个时间箱中的平均值。

tt =同步（室内，户外，'日常的'，“的意思是”）;TT（1：3，:)
ans =.3×5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
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将两个带有天气测量值的小时间表同步到一组跨越输入时间表中的行时间的常规行时间。指定一个时间步长作为输出时间表中连续行次之间的间隔。使用线性插值来重新采样时间向量中与输入时间表的行时间不匹配的数据。

首先，加载两个时间表。

负载在室内负载在户外

显示每个时间表的前三行。它们不包含相同的行时间或变量。

在室内（1：3，:)
ans =.3×2时间表时间湿度AirQuality  ___________________ ________ __________ 2015-11-15 00:00:24 36 80 2015-11-15 01:13:35 36 80 2015-11-15 02:26:47 37 79
户外(1:3,:)
ans =.3×3时间表时间湿度温度fucturehg ___________________ ________ ______________________ 2015-11-15 00:00:24 49 51.3 29.61 2015-11-15 01:30:24 48.9 51.5 29.61 2015-11-15 03:00:24 48.9 51.5 29.61

使用时间表将数据从时间表聚合到30分钟的时间箱中同步函数。使用常规时间步骤指定“普通”输入参数和'timestep'名称-值对的论点。您可以使用这些参数来创建常规的时间表，但其时间步不是预定义的步骤，例如“每小时”．

tt =同步（室内，户外，“普通”，'线性'，'timestep'，分钟（30））;TT（1：3，:)
ans =.3×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg  ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015-11-15就是36 80 49 51.299 - 29.61 2015-11-15 00:30:00 36 80 48.967 51.366 29.61 2015-11-15 01:00:00 36 80 48.934 51.432 29.61
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同步两个小时间表与天气测量到一个任意的时间矢量。使用线性插值来重新采样时间向量中与输入时间表的行时间不匹配的数据。

负载两个小时间表，其中划分为半小时标记的测量值。但是，在每个时间表中，存在在半小时标记上未收集的数据的行时间。这两个时间表是不规则的，这意味着时间步长是不同的连续行时间。

负载halfHoursTT

显示时间表。TT1.和TT2.有三行和不同的变量。

TT1.
TT1 =3×1的时间表一次临时  ____________________ ____ 18 - 12月- 2015 47.6 08:30:00 18 - 12月- 2015 09:30:00 49.2 18 - 12月- 2015 10:47:23 51.4
TT2.
TT2 =3×1的时间表时间压力  ____________________ ________ 18 - 12月- 2015 29.7 07:00:00 18 - 12月- 2015 09:30:00 30.03 18 - 12月- 2015 10:30:00 29.9

指定一个时间向量，其中包含每个时间表中的一些行时间。

新时期= datetime ('2015-12-18 08:30:00') +小时(0:1:2)
新时期=1 x3 datetime18- 12 2015 08:30:00 18- 12 2015 09:30:00 18- 12 2015 10:30:00

同步TT1.和TT2.至新时期．的新时期向量乘以不是行乘以TT1.或者TT2.．中插入数据值新时期不匹配行时间TT1.或者TT2.,指定'线性'．

tt =同步（tt1，tt2，newtimes，'线性'）
tt =3×2时间表时间临时压力__________________________ ________ 18-dec-2015 08:30:00 47.6 29.898 18-dec-2015 09:30:00 49.2 30.03 18-DEC-2015 10:30:00 50:30:00 50.906
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加载两个示例时间表，并将它们的数据同步到它们共有的行时间向量。

负载intersecttt.

显示时间表。TT1.和TT2.有三行和不同的变量。

TT1.
TT1 =3×1的时间表一次临时  ____________________ ____ 18 - 12月- 2015 37.3 08:00:00 18 - 12月- 2015 10:00:00 39.1 18 - 12月- 2015 12:00:00 42.3
TT2.
TT2 =3×1的时间表时间压力____________________________ 18-dec-2015 06:00:00 30.1 18-dec-2015 08:00:00 30.03 18-DEC-2015 10:00:00 29.9

同步TT1.和TT2.,指定'路口'作为输出时间表的行时间的基础。TT.只有两行，因为TT1.和TT2.只有两行时间。

TT =同步（TT1，TT2，'路口'）
tt =2×2时间表时间临时压力________________________________ 18-dec-2015 08:00:00 37.3 30.03 18-DEC-2015 10:00:00 39.1 29.9

没有必要插入或填充无与伦比的行，因为TT1.和TT2.它们都有共同的行时间数据。

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将两个小时间表与天气测量值同步到小时时间向量。

载入两个小时间表。在每个时间表中，对于不是在小时收集的数据有一个行时间。这两个时间表是不规则的，这意味着时间步长是不同的连续行时间。

负载urgulartt.

显示时间表。TT1.和TT2.有三行和不同的变量。

TT1.
TT1 =3×1的时间表时间临时________________________ 18-dec-2015 08:00:00 37.3 18-DEC-2015 09:11:17 39.1 18-DEC-2015 10:00:00 42.3
TT2.
TT2 =3×1的时间表时间压力  ____________________ ________ 18 - 12月- 2015 29.8 08:00:00 18 - 12月- 2015 09:27:23 29.7 18 - 12月- 2015 10:00:00 30.3

同步TT1.和TT2.,指定“每小时”作为输出时间表的行次数的时间步长。TT.有来自的数据TT1.和TT2.那里有整点的排班时间。TT.有缺少数据指示灯，其中它的行时间TT1.和TT2.没有。

TT =同步（TT1，TT2，“每小时”）
tt =3×2时间表时间临时压力________________________________ 18-DEC-2015 08:00:00 37.3 29.8 18-DEC-2015 09:00:00 NAN NAN 18-DEC-2015 10:00:00 42.3
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同步两个时间表。申请吝啬的方法到某些时间表变量和和对他人的方法。

加载两个包含波士顿和纳尼克的天气测量的小时间表。每个时间表都包含温度和降雨读数。

负载凤凰者波士顿
波士顿=6×2时间表时间临时雨___________________ ________ 2016-06-06 06:03:00 59.5 0.05:00:00:23 63 0.08 2016-06-09 18:02:57 61.7 0.13 0.13 2016-06-10 06:01：47 55.4 0.15 2016-06-10 12:06:00 62.3 0.87 2016-06-10 18:02:57 58.8 0.33
natick.
natick =.5×2时间表时间Temp Rain ___________________ __________ 2016-06-09 12:00:23 61.2 0.076 2016-06-09 17:59:00 60.3 0.11 2016-06-10 09:03:01 56.1 0.19 2016-06-10 12:07:03 62.17 0.72 2016-06-10 17:59:57 58.3 0.1

将测量值同步到每日时间以产生平均温度和降雨测量的总和。同步将指定的方法应用于所有时间表变量。将不同的方法应用于不同的时间表变量，索引到时间表中以选择不同的变量，并致电同步对于您使用的每种方法。

BOS =波士顿(:,'temp'）;ntk = natick（:,'temp'）;TT1 =同步(BOS,洛泰克'日常的'，“的意思是”）
TT1 =2×2时间表时间temp_bos temp_ntk ___________________ ________ ________ 2016-06-09 00:00:00 61.4 60.75 2016-06-10 00:00:00 58.833 58.857
BOS =波士顿(:,“雨”）;ntk = natick（:,“雨”）;TT2 =同步(BOS,洛泰克'日常的'，'和'）
TT2 =2×2时间表时间Rain_BOS Rain_NTK  ___________________ ________ ________ 2016-06-09就是0.26 - 0.186 2016-06-09就是1.35 - 1.01

将所有结果组合在一个时间表中，连接TT1.和TT2.．

Tt = [tt1 tt2]
tt =2×4时间表时间temp_bos temp_ntk rain_bos rain_ntk ___________________ ________ ________ ________ ________ 2016-06-09 00:00:00 61.4 60.75 0.26 0.186 2016-06-10 00:00:00 58.833 58.857 1.35 1.01

输入参数

全部折叠

输入时间表。

计算输出时间表的行时间的基础，指定为字符向量。newTimeBasis可以是任何列出的方法。

方法

描述

'联盟'（默认）

行时间联盟

'路口'

行时间

“commonrange”

行时间联盟，但在时间范围内

“第一”

从第一个输入时间表的行时间

“最后一次”

仅来自最后一个输入时间表的行时间

输出时间表中的间隔时间的时间步长，指定为字符向量。newtimestep.可以是任何列出的时间步骤。

时间步骤

描述

'每年'

一年

“季度”

四分之一

“月”

一个月

'每周'

一周

'日常的'

一天

“每小时”

一个小时

“详细”

一分钟

“第二”

一秒钟

第一行时间TT.处于时间单元的开头，该开始包括来自输入时间表的最早行的时间。行时间范围TT.的行时间范围TT1.和TT2.．然而，TT.可能不包括任何实际行时间TT1.或者TT2.，因为它们可以具有不在任何时间单位的开始的行时间。

采样率，指定为一个正数标量。Fs指定每秒采样次数(Hz)。

时间步长，指定为DATETIME标量或持续时间标量。

数据类型：约会时间|持续时间|日历

新的时间向量，指定为DateTime向量或持续时间向量。新的时间向量必须是列向量。新时期可以具有比任何输入时间表不同的行数。

方法，用于调整时间表数据，指定为字符向量、字符串标量或函数句柄。您可以使用列出的任何方法来调整输入时间表中的数据。

填写方法

当输出时间表的行时间与相应输入的行时间匹配时，从每个输入时间表的行中复制数据。然后，用缺失的数据指示器填充输出时间表的其余元素。

要使用常量而不是缺少数据指示符填充剩余元素，请使用'不变'名称-值对的论点。

方法

描述

“fillwithmissing”（默认）

用缺失的数据指标(例如，南对于数值型变量)。

'fillwithconstant'

的值填充输出中的空白'不变'名称-值对的论点。默认值是0．

最近的邻居方法

按照指定的方法，将输入时间表行中的数据复制到行时间最接近的输出时间表行。输入时间表必须按行时间排序。

方法

描述

'以前的'

复制来自输入时间表中最近的前邻居的数据，从行时间向量的末尾进行。如果有重复的行时间，那么'以前的'表示最后的重复项。

'下一个'

从输入时间表中的最近邻居复制数据，从行时间向量的开头进行。如果有重复的行时间，那么'下一个'第一个重复项。

'最近'

从输入时间表中的最近邻居复制数据。

插值方法

在输入时间表的相邻行中的数据值中插入输出时间值中的数据值。输入时间表必须具有排序和唯一的行时间。为了控制数据如何超出输入时间表的第一个和最后一行时间，使用“EndValues”名称-值对的论点。

方法

描述

'线性'

使用线性插值。

'样条曲线'

使用分段三次样条插值。

'pchip'

使用形状保留分段立方插值。

'makima'

使用修正的Akima立方Hermite插值。

聚合方法

通过输出时间表的行时间指定的时间箱从输入时间表的行聚合数据。每一行时间TT.时间框的左边缘，下一个连续的行时间为右边缘。默认情况下，左边包含在时间箱中。若要控制时间框中是否包含左或右容器边缘，请使用'储存指德'名称-值对的论点。

如果指定时间矢量，新时期,然后新时期必须按升序排序。如果指定输出时间表的时间为基础“第一”或者“最后一次”，然后必须按升序排序第一或上次时间表的行时间。

列出的所有方法都被忽略了南S，NaTS和其他缺失的数据指标，除了fun．若要包括缺失的数据指示器，请指定fun作为函数处理到聚合数据时包含它们的函数。

方法

描述

'和'

将每个时间箱中的值总和。

“的意思是”

计算每个时间库中值的平均值。

'prod'

计算每个时间箱中值的乘积。

'min'

计算每个时间箱中的值的最小值。

'最大限度'

计算每次箱中的值的最大值。

“数”

计算每个time bin中值的数量。

'FirstValue'

使用每个时间库中的第一个值。

'lastvalue'

使用每个时间箱中的最后一个值。

@func

使用函数句柄指定的函数（例如，@std.计算每个时间箱中值的标准偏差）。fun必须返回一个标量或行向量的输出参数，并且必须接受空输入。

默认方法

默认方法相当于离开方法未指明的。

方法

描述

“默认”（默认）

填充缺少数据指示器的间隙，或者如果由此指定，则使用可变方法VariableContinuity输入时间表的属性。

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔对名称,值论点。名称参数名和价值是相应的价值。名称必须出现在引号内。您可以按如下顺序指定几个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen．

例子：tt =同步（tt1，tt2，newtimes，'fillwithconstant'，'constant'， - 1）同步时间表TT1.和TT2.并分配价值-1元素的TT.行时间与相应输入时间表中的行时间不匹配。

方法是填充空隙的值'fillwithconstant'，指定为逗号分隔的对，由'不变'和一个数组。默认值是0．由此指定的值的数据类型'不变'必须与时间表变量的数据类型兼容。

例子：TT =同步(TT1 TT2,“每小时”、“fillwithconstant”,“常数”,“没有一个”)填补了空白TT.用字符向量'没有任何'当所有变量中TT.包含文本。

使用插值方法时用于外推的方法，指定为逗号分隔的对，由“EndValues”和任何一种'extrap'或标量。如果指定标量，则其数据类型必须与时间表变量兼容。

方法

描述

'extrap'（默认）

使用由此指定的方法推断方法输入参数

标量子

通过用标量填充输入行时间范围之外的间隙来进行推断

例子：TT =同步(TT1 TT2,“每天”,“以前”,“EndValues”,1000年)填补了空白TT.使用之前的行值在哪里TT.从行时间内有行时间TT1.和TT2.，并与价值1000在哪里TT.在该范围之外的行时间。

要包含在每个时间库中的边，指定为逗号分隔的对，由'储存指德'和任何一种'剩下'或者'正确的'．每一行时间TT.时间框的左边缘，下一个连续的行时间为右边缘。

边缘包括

描述

'剩下'（默认）

所有箱子都包括左边的箱边缘，除了最后一个垃圾箱，包括两个边缘

'正确的'

所有的箱子都包括右边的箱子边缘，除了第一个箱子，它包括两个边缘

如果您指定'剩下'，则时间箱包含左边，但最后一个箱包含两条边。如果您指定'正确的'然后，时间箱包括除了第一个垃圾箱之外的右边，它包括两个边缘。

例子：TT =同步(TT1 TT2,“每小时”、“说”、“IncludedEdge”,“正确的”)包括每个库的右库边。

兼容性考虑因素

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警告在R2021A开始

扩展能力

另请参阅

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主题

介绍了R2016b

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