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timeseries类

创建timeseries对象

描述

时间序列数据向量样本随着时间的推移,在秩序,经常定期。他们随机抽样数据区分开来,形成许多其他数据分析的基础。时间序列代表一个动态人口的氧化或过程。时间序列的线性顺序在数据分析,给了他们一个独特的一套专门的技术。时间序列分析是关心:

  • 识别模式

  • 建模模式

  • 预测的值

建设

ts= timeseries创建一个空的时间序列对象。

ts= timeseries (tsname)使用名称,创建一个空的时间序列对象tsname时间序列的对象。这个名字可以从时间序列变量名不同。

ts= timeseries (数据)创建时间序列对象使用指定的数据。

ts= timeseries (数据,时间)创建时间序列对象使用指定的数据和时间。

ts= timeseries (数据,时间,质量)指定的代码定义的质量QualityInfo.Code。

ts= timeseries (数据“名称”,tsname)创建时间序列对象使用指定的数据和名字,tsname。

ts= timeseries (数据,时间“名称”,tsname)创建时间序列对象使用指定的数据,时间这个名字,tsname。

ts= timeseries (数据,时间,质量“名称”,tsname)使用指定的质量和名字,tsname。

输入参数

数据

时间序列数据,一组样品

tsname

时间序列的名称指定为一个字符串

默认值:' '

时间

的时间向量。

当时间值是日期字符串,您必须指定时间单元阵列的日期字符串。当时间向量包含重复的值:

  • 重复的值必须占用连续的元素。

  • 时间值不得减少。

使用方法插值时间序列数据重新取样和同步可以产生不同的结果取决于输入timeseries包含重复的时代。

默认值:时间范围从向量0来n - 1一秒的间隔,N是样品的数量。

质量

一个整数向量和价值观-128年来127年指定的代码定义的质量QualityInfo.Code

当质量是一个向量:

  • 质量必须有相同的向量的时间长度。

  • 每一个质量值适用于相应的数据样本。

当质量是一个数组:

  • 质量必须具有相同的大小作为数据数组。

  • 每一个质量值适用于相应的数据值ts.data数组中。

属性

数据

时间序列数据,每个数据样本对应于一个特定的时间

数据可以是标量,矢量或多维数组。第一个或最后一个维度数据必须一致时间。

默认情况下,南s表示缺失或未指定的数据。设置TreatNaNasMissing属性来确定如何处理缺失数据的计算。

属性:

依赖 真正的

DataInfo

包含字段来存储上下文信息数据:

  • 单位字符串,指定数据单位

  • 插值——一个tsdata.interpolation对象,该对象指定了插值法timeseries对象。

    的字段tsdata.interpolation对象包括:

    • Fhandle——函数处理一个用户定义的插值函数

    • 的名字字符串,指定插值方法的名称。预定义的方法包括“线性”和“zoh”(零)。“线性”是默认的。

  • 用户数据——作为字符串输入任何用户定义的信息

事件

一个数组的tsdata.event对象存储事件信息timeseries对象。

通过使用添加事件addevent方法。的字段tsdata.event对象包括以下:

  • EventData——任何用户定义的事件的信息

  • 的名字字符串,指定事件的名称

  • 时间——时间价值当这个事件发生时,指定为一个实数或一个日期字符串

  • 单位-时间单位

  • StartDate可以——MATLAB中指定日期的引用®时间字符串格式。StartDate可以是空的,当你有一个数值(non-date-string)时间向量。

IsTimeFirst

逻辑值(真正的或假)指定时间向量是否与第一个或最后一个维度数据数组中。这个值是假3 d和高维数据和真正的否则。

  • 真正的——数据数组的第一个维度与向量的时间。例如,ts = timeseries(兰德(3、3),1:3);

  • 假-最后一个数据数组的维度与向量的时间。例如:ts = timeseries(兰德(3、4、5),1:5);

属性:

依赖 真正的
SetAccess “保护”

长度

时间向量的长度timeseries对象

属性:

依赖 真正的
SetAccess “保护”

的名字

的timeseries对象名称输入为一个字符串,tsname。

这个名字可以不同的名称timeseriesMATLAB的工作区中变量。

质量

一个整数向量或数组包含值-128年来127年指定的代码定义的质量QualityInfo.Code。

当质量是一个向量,它必须有相同的向量的时间长度。在这种情况下,每个质量值适用于相应的数据样本。

当质量是一个数组,它必须具有相同的大小作为数据数组。在这种情况下,每个质量值适用于数据的对应值数组。

属性:

依赖 真正的

QualityInfo

提供了一个查找表,转换数值质量代码可读的描述。

QualityInfo包括以下字段:

  • 代码——整数向量包含值-128年来127年定义“字典”的质量标准。你可以分配一个整数值数据通过使用价值质量财产。

  • 描述——细胞字符串向量,其中每个元素提供了一个可读的描述相关的质量代码。

  • 用户数据——存储任何额外的用户定义的信息。

长度的代码和描述必须匹配。

时间

时间值的数组。

当TimeInfo.StartDate是空的,数值吗时间测量值相对于0在指定的单位。当TimeInfo.StartDate定义,时间值是日期字符串测量相对于StartDate可以在指定的单位。

的长度时间必须与第一个或最后一个尺寸吗数据。当数据包含三个或更多维度,的长度时间最后一个数据的大小尺寸相匹配。否则,的长度时间匹配第一个数据维度的大小。

属性:

依赖 真正的

TimeInfo

使用以下字段来存储上下文信息时间:

  • 单位——时间单位有下列值:“周”,“天”,“小时”,“分钟”,“秒”,的毫秒,微秒的,或“纳秒”

  • 开始——开始时间

  • 结束——结束时间(只读)

  • 增量——两次之间间隔时间值

  • 长度向量的时间长度(只读)

  • 格式——定义日期显示格式字符串的字符串。看到MATLABdatestr函数引用页面获取更多信息。

  • StartDate可以——日期字符串定义参考日期。看到MATLABsetabstime函数引用页面获取更多信息。

  • 用户数据——存储任何额外的用户定义的信息

TreatNaNasMissing

逻辑值,指定如何治疗南值数据:

  • 真正的——(默认)治疗南除了在统计计算值缺失的数据。

  • 假——包括南在统计计算值,在这种情况下南值传递到结果。

用户数据

通用字段数据您想要添加的任何类的对象。

默认值:[]

方法

时间序列方法

方法来查询和设置对象属性和数据

得到

查询timeseries对象属性值。

getdatasamplesize

返回每个数据样本的大小timeseries对象。

getqualitydesc

返回数据质量描述的基础上质量属性值分配给一个timeseries对象。

情节

画出timeseries对象。

集

集timeseries属性值。

操作数据的方法和时间

addsample

添加一个数据样本timeseries对象。

附加

连接timeseries时间维度中的对象。

delsample

删除一个样本timeseries对象。

去趋势

减去均值或最佳并删除所有行南从时间序列数据。

过滤器

形状的频率内容使用一维时间序列数据数字滤波器。

getabstime

提取的时间字符串时间从一个向量timeseries对象单元阵列。

getdatasamples

从现有的提取样本数据的一个子集timeseries使用数组下标索引对象到一个数组中。

getsamples

从现有的提取样本数据的一个子集timeseries对象到一个新的timeseries使用下标索引数组对象。

getinterpmethod

得到的插值法timeseries对象。

getsampleusingtime

现有的样本中提取数据timeseries对象到一个新的timeseries基于指定的开始和结束时间值的对象。

idealfilter

应用理想通过或切口(因果)滤波器timeseries对象。

重新取样

选择或插入数据timeseries对象使用一个新的时间向量。

setabstime

设置时间值向量的时间日期字符串。

setinterpmethod

一个集插值方法timeseries对象。

setuniformtime

分配统一时间向量timeseries对象。

同步

同步和重新取样的两个timeseries对象使用一个共同的时间向量。

事件的方法

构建一个事件对象,使用构造函数tsdata.event。为时间序列定义事件的实例对象,明白了定义事件。

addevent

添加一个或多个事件timeseries对象。

delevent

删除一个或多个事件timeseries对象。

gettsafteratevent

创建一个新的timeseries对象从一个已有的时间序列中提取样品,之后或在指定的事件发生。

gettsafterevent

创建一个新的timeseries对象通过提取样品发生特定事件后从现有的时间序列。

gettsatevent

创建一个新的timeseries对象通过提取样本的同时发生的特定事件从现有的时间序列。

gettsbeforeatevent

创建一个新的timeseries对象通过提取样品发生之前或在指定的事件从现有的时间序列。

gettsbeforeevent

创建一个新的timeseries对象通过提取样品发生之前指定的事件从现有的时间序列。

gettsbetweenevents

创建一个新的timeseries对象通过提取样品发生在两个指定的事件从现有的时间序列。

方法用算术方法结合timeseries对象

+

添加相应的数据值timeseries对象。

- - - - - -

相应的数据值的减法timeseries对象。

。*

中的元素的乘法timeseries数据。

*

矩阵相乘timeseries数据。

。/

正确的分工中的元素timeseries数据。

/

对矩阵的timeseries数据。

。\

中的元素left-array分裂的timeseries数据。

\

左矩阵划分timeseries数据。

计算一个描述性统计的方法timeseries对象

位差

返回的四分位范围timeseries数据。

马克斯

返回的最大价值timeseries数据。

的意思是

返回的均值timeseries数据。

中位数

返回值的timeseries数据。

最小值

返回最小timeseries数据。

性病

返回的标准差timeseries数据。

总和

返回的总和timeseries数据。

var

回报的方差timeseries数据。

复制语义

价值。学习如何价值类影响复制操作,明白了复制对象。

例子

创建一个timeseries对象被称为“LaunchData”包含四个数据集,每个存储为一个列的长度5和使用默认时间向量:

b = timeseries(兰德(5,4),“名字”,“LaunchData”)

创建一个timeseries对象包含一个数据集的长度5和时间向量开始1到最后5:

b = timeseries(兰德(5、1),(1 2 3 4 5))

创建一个timeseries对象被称为“FinancialData”包含五个数据点在单个时间点:

b = timeseries(兰德(1、5),1,'名称',' FinancialData ')

定义

全部展开

另请参阅

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之前介绍过的R2006a

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