重新取样

选择或插入timeseries数据使用新的时间矢量

语法

Ts1 = resample(ts, time) Ts1 = resample(ts, time, interp_method) Ts1 = resample(ts, time, interp_method, code)

壹空间=重新取样(ts，时间）重新取样的timeseries对象,ts，使用新的时间向量。的重新取样方法使用默认插值方法，您可以使用getinterpmethod (ts)语法。

壹空间=重新取样(ts，时间，interp_method）重新取样的timeseries对象ts使用指定的插值方法，interp_method．

壹空间=重新取样(ts，时间，interp_method，代码）重新取样的timeseries对象ts用插值方法给出的字符串interp_method．MATLAB^®应用代码所有样品。

`ts`	的`timeseries`对象，您要重新采样。
`时间`	要用于重采样的时间向量`timeseries`对象。当`ts`使用日期字符串和`时间`是数字,那么`时间`被视为相对于`ts.TimeInfo.StartDate`财产和在同一单位`ts`用途。
`interp_method`	指定插值方法的字符串。有效的插值方法有`线性`和零级,`zoh`．默认值:`线性`
`代码`	指定用户定义的`质量`代码进行重新采样。MATLAB应用这`质量`代码到所有样本。

壹空间

的timeseries对象，该对象在插入原始对象时生成timeseries对象使用新的时间向量。

这个例子展示了如何重新采样timeseries对象。

创建一个timeseries对象。

壹空间= timeseries ([1.1;2.9;3.7;4.0;3.0], 1:5,“名字”,“速度”);

查看时间、数据和插补方式。

壹空间。时间壹空间。数据ts1.getinterpmethod

重新取样壹空间使用其默认插值方法。

Res_ts =resample(ts1，[1 1.5 3.5 4.5 4.9]);

查看重采样对象的时间、数据和插值方式。

res_ts。时间res_ts。数据res_ts.getinterpmethod

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