Exponenta Banner
exponenta event banner

синхронизироваться

Синхронизация расписаний с общим вектором времени и повторная выборка или агрегирование данных из входных расписаний

свернуть все на странице

Синтаксис

TT = синхронизировать (TT1,TT2)
TT = синхронизировать (TT1,TT2,newTimeBasis,method)
TT = синхронизировать (TT1,TT2,newTimeStep,method)
TT = синхронизировать (TT1, TT2, 'обычный', метод, 'TimeStep', dt)
TT = синхронизировать (TT1, TT2, 'обычный', метод, 'SampleRate', Fs)
TT = синхронизировать (TT1,TT2,newTimes,method)
TT = синхронизировать (TT1,TT2,newTimeBasis)
TT = синхронизировать (TT1,TT2,newTimeStep)
TT = синхронизировать (TT1, TT2, 'обычный', 'TimeStep', dt)
TT = синхронизировать (TT1, TT2, 'обычный', 'SampleRate', Fs)
TT = синхронизировать (TT1,TT2,newTimes)
TT = синхронизировать (TT1, TT2, ___, имя, значение)
TT = синхронизировать (TT1,..., TTN, ___)

Описание

synchronize функция собирает переменные из всех входных расписаний, синхронизирует их с общим вектором времени и возвращает результат как единое расписание. Эффект аналогичен горизонтальной конкатенации, хотя входные расписания могут иметь разное время строки. Когда synchronize функция синхронизирует переменные расписания с различными временами, а также выполняет повторную выборку или агрегирование данных в переменных с помощью указанного метода.

пример

TT = synchronize(TT1,TT2) создает расписание, TT, который содержит все переменные из обоих входных расписаний TT1 и TT2, синхронизированный с вектором времени строки, который является объединением времени строки из TT1 и TT2. Время строк TT находятся в отсортированном порядке без повторения времени.

В действительности, synchronize горизонтально объединяет переменные TT1 и TT2, даже когда у них есть различающиеся времена строк. В результате, synchronize вставляет индикатор отсутствующих данных в TT где бы он не имел:

  • Время строки только от TT1 но нет соответствующих данных из переменных TT2.

  • Время строки только от TT2 но нет соответствующих данных из переменных TT1.

Если TT1 и TT2 иметь переменные с одинаковыми именами, то synchronize переименовывает их и копирует обе переменные в TT.

Интерполяция или заполнение значений в TT используя различные методы для различных переменных, укажите VariableContinuity свойство каждого расписания ввода. Дополнительные сведения см. в разделе Время восстановления и синхронизация переменных расписания с использованием различных методов.

пример

TT = synchronize(TT1,TT2,newTimeBasis,method) создает TT путем синхронизации переменных из TT1 и TT2 к новому вектору времени, заданному newTimeBasis. synchronize выполняет повторную выборку или агрегирование данных из переменных в TT1 и TT2 используя операцию, заданную method. Входной аргумент, newTimeBasis, указывает способ synchronize конструирует время строки TT из времени строки TT1 и TT2.

Например, если newTimeBasis является 'union' и method является 'linear', то TT содержит время строки от TT1 и TT2, и synchronize использует линейную интерполяцию для повторной выборки данных из входных расписаний в выходные значения времени строки.

пример

TT = synchronize(TT1,TT2,newTimeStep,method) создает TT путем синхронизации переменных из TT1 и TT2 к новому вектору времени, который регулярно распределяется по единице времени, указанной newTimeStep.

Например, если newTimeStep является 'daily' и method является 'mean', то TT содержит значения времени строк, которые отличаются друг от друга на один день, и TT содержит дневные значения для каждой переменной из TT1 и TT2.

пример

TT = synchronize(TT1,TT2,'regular',method,'TimeStep',dt) использует временной шаг dt для вычисления времени строки с регулярным интервалом. dt - скалярная длительность или длительность календаря. Время строк TT охватывают диапазон времени строки TT1 и TT2.

TT = synchronize(TT1,TT2,'regular',method,'SampleRate',Fs) использует частоту выборки Fs для вычисления времени строки с регулярным интервалом. Fs - положительный числовой скаляр, указывающий число выборок в секунду (Гц).

пример

TT = synchronize(TT1,TT2,newTimes,method) создает TT путем синхронизации переменных из TT1 и TT2 кому newTimes, вектор datetime или duration уникального, отсортированного времени. Времена в newTimes стать временем строки TT.

пример

TT = synchronize(TT1,TT2,newTimeBasis) создает TT путем синхронизации переменных из TT1 и TT2 к новому вектору времени. synchronize вставляет отсутствующие индикаторы данных, когда это необходимо в TT.

пример

TT = synchronize(TT1,TT2,newTimeStep) создает TT путем синхронизации переменных из TT1 и TT2 к новому вектору времени, который регулярно распределяется по единице времени, указанной newTimeStep. synchronize функция вставляет отсутствующие индикаторы данных, когда это необходимо в TT.

TT = synchronize(TT1,TT2,'regular','TimeStep',dt) использует временной шаг dt для вычисления времени строки с регулярным интервалом. dt - скалярная длительность или длительность календаря. Время строк TT охватывают диапазон времени строки TT1 и TT2.

TT = synchronize(TT1,TT2,'regular','SampleRate',Fs) использует частоту выборки Fs для вычисления времени строки с регулярным интервалом. Fs - положительный числовой скаляр, указывающий число выборок в секунду (Гц).

TT = synchronize(TT1,TT2,newTimes) создает TT путем синхронизации переменных из TT1 и TT2 к вектору времени, newTimes. synchronize функция вставляет отсутствующие индикаторы данных, когда это необходимо в TT.

TT = synchronize(TT1,TT2,___,Name,Value) синхронизирует расписание с дополнительными параметрами, указанными одним или несколькими Name,Value пар. Этот синтаксис можно использовать с входными аргументами любого из предыдущих синтаксисов.

TT = synchronize(TT1,...,TTN,___) создает расписание, TT, путем синхронизации N расписания TT1,...,TTN. Этот синтаксис можно использовать с входными аргументами любого из предыдущих синтаксисов.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите два примера расписания из файла. Затем синхронизируйте их данные с вектором нового времени строки.

load smallTT

Отображение расписания. TT1 имеет неупорядоченные значения времени строк. TT1 и TT2 имеют различные переменные.

TT1
TT1=3×1 timetable
            Time            Temp
    ____________________    ____

    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 timetable
            Time            Pressure
    ____________________    ________

    18-Dec-2015 09:00:00      30.1  
    18-Dec-2015 11:00:00     30.03  
    18-Dec-2015 13:00:00      29.9

Синхронизироваться TT1 и TT2. График выпуска, TT, содержит все время строк из обоих расписаний в отсортированном порядке. В TT, Temp содержит NaN для времени строки от TT2, и Pressure содержит NaN для времени строки от TT1.

TT = synchronize(TT1,TT2)
TT=6×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 08:00:00    37.3       NaN  
    18-Dec-2015 09:00:00     NaN      30.1  
    18-Dec-2015 10:00:00    39.1       NaN  
    18-Dec-2015 11:00:00     NaN     30.03  
    18-Dec-2015 12:00:00    42.3       NaN  
    18-Dec-2015 13:00:00     NaN      29.9
Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите два примера расписания, которые содержат измерения погоды. Синхронизируйте их данные с объединением времени строк из расписаний.

load firstTT

Отображение расписания.

TT1
TT1=3×1 timetable
            Time            Temp
    ____________________    ____

    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 timetable
            Time            Humidity
    ____________________    ________

    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

Синхронизируйте расписания. Чтобы выбрать объединение времен строк, укажите 'union'. Передискретизировать TT1.Temp и TT2.Humidity с помощью линейной интерполяции, указать 'linear'.

TT = synchronize(TT1,TT2,'union','linear')
TT=7×2 timetable
            Time             Temp     Humidity
    ____________________    ______    ________

    06-Jun-2016 14:35:48    81.071       49.7 
    06-Jun-2016 15:00:00      79.7     50.708 
    06-Jun-2016 15:35:48    77.671       52.2 
    06-Jun-2016 16:00:00      76.3     54.014 
    06-Jun-2016 16:35:48    75.464       56.7 
    06-Jun-2016 17:00:00      74.9      58.03 
    06-Jun-2016 17:35:48    74.064         60
Открыть сценарий в реальном времени

Синхронизируйте два расписания с новыми временами строк, которые определяют временные ячейки, каждый из которых занимает день. Агрегируйте данные из графиков ввода в ежедневные ячейки времени.

Загрузка выборочных графиков, которые содержат два различных набора измерений окружающей среды, indoors и outdoors. Данные о качестве воздуха поступают от датчика внутри здания, а измерения погоды - от датчиков снаружи. Расписание включает измерения, проведенные с 15 ноября 2015 года по 19 ноября 2015 года.

load indoors
load outdoors

Отобразите первые три строки каждого расписания. Они не содержат одинаковых значений времени строки или переменных.

indoors(1:3,:)
ans=3×2 timetable
           Time            Humidity    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    


outdoors(1:3,:)
ans=3×3 timetable
           Time            Humidity    TemperatureF    PressureHg
    ___________________    ________    ____________    __________

    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

Агрегируйте данные из графиков в ежедневные ячейки времени с помощью synchronize функция. Определить 'daily' для агрегирования данных во временные ячейки, занимающие один день за штуку. Определить 'mean' для получения средних значений в каждой ячейке времени для каждой переменной. 

TT = synchronize(indoors,outdoors,'daily','mean');
TT(1:3,:)
ans=3×5 timetable
           Time            Humidity_indoors    AirQuality    Humidity_outdoors    TemperatureF    PressureHg
    ___________________    ________________    __________    _________________    ____________    __________

    2015-11-15 00:00:00          36.5            80.05            48.931             51.394         29.607  
    2015-11-16 00:00:00         36.85            80.35            47.924             51.571         29.611  
    2015-11-17 00:00:00         36.85            79.45             48.45             51.238         29.613
Открыть сценарий в реальном времени

Синхронизируйте два небольших расписания с измерениями погоды с набором регулярных времен строк, которые охватывают время строк во входных расписаниях. Укажите временной шаг как интервал между последовательными временами строк в расписании вывода. Используйте линейную интерполяцию для повторной выборки данных в векторе времени, которые не соответствуют временам строк из входных расписаний.

Сначала загрузите два расписания.

load indoors
load outdoors

Отобразите первые три строки каждого расписания. Они не содержат одинаковых значений времени строки или переменных.

indoors(1:3,:)
ans=3×2 timetable
           Time            Humidity    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    


outdoors(1:3,:)
ans=3×3 timetable
           Time            Humidity    TemperatureF    PressureHg
    ___________________    ________    ____________    __________

    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

Агрегируйте данные из расписаний в 30-минутные ячейки времени с помощью synchronize функция. Укажите обычный шаг времени с помощью 'regular' входной аргумент и 'TimeStep' аргумент пары имя-значение. Эти аргументы можно использовать для создания регулярного расписания, однако временной шаг которого не является предопределенным шагом, например 'hourly'.

TT = synchronize(indoors,outdoors,'regular','linear','TimeStep',minutes(30));
TT(1:3,:)
ans=3×5 timetable
           Time            Humidity_indoors    AirQuality    Humidity_outdoors    TemperatureF    PressureHg
    ___________________    ________________    __________    _________________    ____________    __________

    2015-11-15 00:00:00           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
Открыть сценарий в реальном времени

Синхронизация двух небольших расписаний с измерениями погоды с произвольным вектором времени. Используйте линейную интерполяцию для повторной выборки данных в векторе времени, которые не соответствуют временам строк из входных расписаний.

Загрузите два небольших расписания, с временем строк для измерений, сделанных на получасовой отметке. Однако в каждом расписании есть время строки для данных, которые не были собраны на получасовой отметке. Оба расписания нерегулярны, что означает, что временной шаг отличается между последовательными временами строк.

load halfHoursTT

Отображение расписания. TT1 и TT2 имеют три строки и различные переменные.

TT1
TT1=3×1 timetable
            Time            Temp
    ____________________    ____

    18-Dec-2015 08:30:00    47.6
    18-Dec-2015 09:30:00    49.2
    18-Dec-2015 10:47:23    51.4


TT2
TT2=3×1 timetable
            Time            Pressure
    ____________________    ________

    18-Dec-2015 07:00:00      29.7  
    18-Dec-2015 09:30:00     30.03  
    18-Dec-2015 10:30:00      29.9

Укажите вектор времени, включающий некоторое время строки из каждого расписания.

newTimes = datetime('2015-12-18 08:30:00') + hours(0:1:2)
newTimes = 1x3 datetime
   18-Dec-2015 08:30:00   18-Dec-2015 09:30:00   18-Dec-2015 10:30:00

Синхронизироваться TT1 и TT2 кому newTimes. newTimes вектор имеет времена, которые не являются временами строк TT1 или TT2. Интерполяция значений данных для времени в newTimes которые не соответствуют временам строк в TT1 или TT2, указать 'linear'.

TT = synchronize(TT1,TT2,newTimes,'linear')
TT=3×2 timetable
            Time             Temp     Pressure
    ____________________    ______    ________

    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    50.906       29.9
Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите два примера расписания и синхронизируйте их данные с вектором времени строк, которые они имеют.

load intersectTT

Отображение расписания. TT1 и TT2 имеют три строки и различные переменные.

TT1
TT1=3×1 timetable
            Time            Temp
    ____________________    ____

    18-Dec-2015 08:00:00    37.3
    18-Dec-2015 10:00:00    39.1
    18-Dec-2015 12:00:00    42.3


TT2
TT2=3×1 timetable
            Time            Pressure
    ____________________    ________

    18-Dec-2015 06:00:00      30.1  
    18-Dec-2015 08:00:00     30.03  
    18-Dec-2015 10:00:00      29.9

Синхронизироваться TT1 и TT2, указание 'intersection' в качестве основы для времени строк графика выпуска. TT имеет только две строки, потому что TT1 и TT2 имеют только два общих ряда.

TT = synchronize(TT1,TT2,'intersection')
TT=2×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 08:00:00    37.3     30.03  
    18-Dec-2015 10:00:00    39.1      29.9

Нет необходимости в интерполяции или заполнении несопоставленных строк, потому что TT1 и TT2 оба имеют данные для общих значений времени строки.

Открыть сценарий в реальном времени

Синхронизация двух небольших расписаний с измерениями погоды с часовым вектором времени.

Загрузите два небольших расписания. В каждом расписании есть время строки для данных, которые не были собраны в час. Оба расписания нерегулярны, что означает, что временной шаг отличается между последовательными временами строк.

load irregularTT

Отображение расписания. TT1 и TT2 имеют три строки и различные переменные.

TT1
TT1=3×1 timetable
            Time            Temp
    ____________________    ____

    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 timetable
            Time            Pressure
    ____________________    ________

    18-Dec-2015 08:00:00      29.8  
    18-Dec-2015 09:27:23      29.7  
    18-Dec-2015 10:00:00      30.3

Синхронизироваться TT1 и TT2, указание 'hourly' в качестве временного шага для времени строки расписания вывода. TT имеет данные из TT1 и TT2 где они имеют время строк, которое находится в часе. TT имеет отсутствующие индикаторы данных, в которых имеется время строки, TT1 и TT2 не имеют.

TT = synchronize(TT1,TT2,'hourly')
TT=3×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    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      30.3
Открыть сценарий в реальном времени

Синхронизировать два расписания. Применить mean для некоторых переменных расписания и sum способ другим.

Загрузите два небольших расписания, которые содержат измерения погоды для Бостона и Натика. Каждое расписание содержит показания температуры и осадков. 

load citiesTT
Boston
Boston=6×2 timetable
           Time            Temp    Rain
    ___________________    ____    ____

    2016-06-09 06:03:00    59.5    0.05
    2016-06-09 12:00:23      63    0.08
    2016-06-09 18:02:57    61.7    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 timetable
           Time            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

Синхронизировать измерения с ежедневным временем для получения средних температур и сумм измерений осадков. synchronize применяет указанный метод ко всем переменным расписания. Применение различных методов к различным переменным расписания, индексирование в расписания для выбора различных переменных и вызов synchronize для каждого используемого метода.

BOS = Boston(:,'Temp');
NTK = Natick(:,'Temp');
TT1 = synchronize(BOS,NTK,'daily','mean')
TT1=2×2 timetable
           Time            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 = Boston(:,'Rain');
NTK = Natick(:,'Rain');
TT2 = synchronize(BOS,NTK,'daily','sum')
TT2=2×2 timetable
           Time            Rain_BOS    Rain_NTK
    ___________________    ________    ________

    2016-06-09 00:00:00      0.26       0.186  
    2016-06-10 00:00:00      1.35        1.01

Чтобы объединить все результаты в одном расписании, объедините TT1 и TT2.

TT = [TT1 TT2]
TT=2×4 timetable
           Time            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

Входные аргументы

свернуть все

Входные расписания.

Основа для вычисления времени строк расписания вывода, заданного как символьный вектор. newTimeBasis может быть любым из перечисленных методов.

Метод

Описание

'union' (по умолчанию)

Объединение времени строки

'intersection'

Пересечение времени строки

'commonrange'

Объединение времени строки, но на пересечении временных диапазонов

'first'

Время строки только из первого расписания ввода

'last'

Время строки только из последнего расписания ввода

Временной шаг для интервалов времени в расписании вывода, определяемый как символьный вектор. newTimeStep может быть любым из перечисленных временных шагов.

Шаг времени

Описание

'yearly'

Один год

'quarterly'

Одна четверть

'monthly'

Один месяц

'weekly'

Одна неделя

'daily'

Один день

'hourly'

Один час

'minutely'

Одна минута

'secondly'

Одна секунда

Время первой строки TT находится в начале временной единицы, которая включает в себя самое раннее время строки из входных расписаний. Диапазон времени строки в TT охватывает диапазон времени строки от TT1 и TT2. Однако TT может не включать фактическое время строки от TT1 или TT2, поскольку они могут иметь время строки, которое не находится в начале любой единицы времени.

Частота выборки, заданная как положительный числовой скаляр. Fs указывает количество выборок в секунду (Гц).

Шаг времени, заданный как скаляр datetime или скаляр длительности.

Типы данных: datetime | duration | calendarDuration

Новый временной вектор, заданный как вектор datetime или вектор duration. Новым вектором времени должен быть вектор-столбец. newTimes может иметь количество строк, отличное от любого из входных расписаний.

Метод корректировки данных расписания, заданный как символьный вектор, скаляр строки или дескриптор функции. Вы можете использовать любой из перечисленных методов для корректировки данных из входных расписаний.

Методы заполнения

Копирование данных из строк каждого расписания ввода, когда время строк расписания вывода совпадает с временем строк соответствующего ввода. Затем заполните остальные элементы графика выпуска отсутствующими индикаторами данных.

Чтобы заполнить оставшиеся элементы константой вместо отсутствующего индикатора данных, используйте 'Constant' аргумент пары имя-значение.

Метод

Описание

'fillwithmissing' (по умолчанию)

Заполните пробелы в выходных данных отсутствующими индикаторами данных (например, NaN для числовых переменных).

'fillwithconstant'

Заполните пробелы в выходных данных значением 'Constant' аргумент пары имя-значение. Значение по умолчанию: 0.

Методы ближайшего соседа

Скопируйте данные из строк входных расписаний в строки выходных расписаний, время строк которых является ближайшим совпадением, согласно указанному методу. Расписания ввода должны быть отсортированы по временам строк.

Метод

Описание

'previous'

Скопируйте данные из ближайшего соседнего узла во входном расписании, начиная с конца вектора времени строки. При наличии повторяющихся времен строк 'previous' указывает последний из дубликатов.

'next'

Скопируйте данные из ближайшего соседа во входном расписании, начиная с начала вектора времени строки. При наличии повторяющихся времен строк 'next' указывает первый из дубликатов.

'nearest'

Скопируйте данные из ближайшего соседа во входном расписании.

Методы интерполяции

Интерполяция значений данных в выходном расписании из значений данных в соседних строках входных расписаний. Входные расписания должны иметь отсортированное и уникальное время строк. Чтобы управлять экстраполяцией данных за пределы времени первой и последней строк расписания ввода, используйте 'EndValues' аргумент пары имя-значение.

Метод

Описание

'linear'

Используйте линейную интерполяцию.

'spline'

Используйте кусочно-кубическую интерполяцию сплайна.

'pchip'

Используйте кусочно-кубическую интерполяцию, сохраняющую форму.

'makima'

Используйте модифицированную Akima кубическую интерполяцию Эрмита.

Методы агрегирования

Агрегирование данных из строк входных расписаний во временных ячейках, определяемых временем строк выходного расписания. Время каждой строки TT является левым краем ячейки времени, при этом следующая строка является правым краем. По умолчанию в ячейки времени включаются левые кромки. Для управления включением левого или правого края ячейки во временные ячейки используйте 'IncludedEdge' аргумент пары имя-значение.

Если задан вектор времени, newTimes, то newTimes должен быть отсортирован по возрастанию. Если указать временной базис выходного графика как 'first' или 'last', то время строки первого или последнего расписания должно быть отсортировано в порядке возрастания.

Все перечисленные методы пропущены NaNs, NaTs и другие отсутствующие индикаторы данных, за исключением func. Чтобы включить отсутствующие индикаторы данных, укажите func в качестве дескриптора функции, которая включает их при агрегировании данных.

Метод

Описание

'sum'

Суммируйте значения в каждой ячейке времени.

'mean'

Вычислите среднее значение значений в каждой ячейке времени.

'prod'

Вычислите произведение значений в каждой ячейке времени.

'min'

Вычислите минимум значений в каждой ячейке времени.

'max'

Вычислите максимум значений в каждой ячейке времени.

'count'

Подсчитайте количество значений в каждой ячейке времени.

'firstvalue'

Используйте первое значение в каждой ячейке времени.

'lastvalue'

Используйте последнее значение в каждой ячейке времени.

@func

Используйте функцию, указанную дескриптором функции (например, @std для вычисления стандартного отклонения для значений в каждой ячейке времени). func должен возвращать выходной аргумент, являющийся скаляром или вектором строки, и должен принимать пустые входные данные.

Метод по умолчанию

Метод по умолчанию эквивалентен уходу method не указан.

Метод

Описание

'default' (по умолчанию)

Заполните пробелы отсутствующими индикаторами данных или используйте методы по переменным, если они определены VariableContinuity свойство входных расписаний.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: TT = synchronize(TT1,TT2,newTimes,'fillwithconstant','Constant',-1) синхронизирует расписание TT1 и TT2 и присваивает значение -1 к элементам в строках TT с временами строк, которые не совпадают с временами строк в соответствующих расписаниях ввода.

Значение для заполнения пробелов при использовании метода 'fillwithconstant', указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Constant' и массив. Значение по умолчанию: 0. Тип данных значения, указанного 'Constant' должны быть совместимы с типами данных переменных расписания.

Пример: TT = synchronize(TT1,TT2,'hourly','fillwithconstant','Constant','NONE') заполняет пробелы в TT с вектором символов 'NONE' когда все переменные в TT содержат текст.

Метод экстраполяции при использовании метода интерполяции, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'EndValues' и либо 'extrap' или скаляр. Если указать скаляр, то его тип данных должен быть совместим с переменными расписания.

Метод

Описание

'extrap' (по умолчанию)

Экстраполировать с помощью метода, указанного в method входной аргумент

скаляр

Экстраполировать путем заполнения промежутков вне диапазона времени входных строк скаляром

Пример: TT = synchronize(TT1,TT2,'daily','previous','EndValues',1000) заполняет пробелы в TT с предыдущими значениями строк, где TT имеет время строки в диапазоне времени строки от TT1 и TT2и со значением 1000 где TT имеет время строки за пределами этого диапазона.

Кромки для включения в каждую ячейку времени, заданную как разделенная запятыми пара, состоящая из 'IncludedEdge' и либо 'left' или 'right'. Время каждой строки TT является левым краем ячейки времени, при этом следующая строка является правым краем.

Кромки для включения

Описание

'left' (по умолчанию)

Все ячейки включают левую кромку ячейки, за исключением последней ячейки, которая включает обе кромки.

'right'

Все ячейки включают правую кромку ячейки, за исключением первой ячейки, которая включает обе кромки.

При указании 'left', то ячейки времени включают в себя левые края, за исключением последней ячейки, которая включает в себя оба края. При указании 'right', то ячейки времени включают в себя правые края, за исключением первой ячейки, которая включает в себя оба края.

Пример: TT = synchronize(TT1,TT2,'hourly','mean','IncludedEdge','right') включает правый край каждой временной ячейки.

Вопросы совместимости

развернуть все

Предупреждает, начиная с R2021a

Расширенные возможности

.

См. также

| | | | | | |

Темы

Представлен в R2016b

Документация MATLAB

Поддержка