创造timeseries
目的
时间序列表示动态种群或过程的时间演化。它们用于识别、建模和预测在离散时间间隔采样的数据中的模式和行为。
要创建timeseries
对象,使用timeseries
与描述的数据样本的输入参数的功能。
ts = timeseries (datavals)
ts = timeseries (datavals timevals)
TS =时间序列(datavals,timevals,质量)
ts = timeseries (___, '名称',tsname)
ts = timeseries ()
TS =时间序列(tsname)
ts = timeseries (___, '名称',tsname)
指定一个名称tsname
为timeseries
目的。
ts = timeseries ()
返回一个空timeseries
目的。
ts = timeseries (
创建一个空tsname
)timeseries
对象的名称tsname
。
datavals
-样本数据样本数据,指定为数字或合乎逻辑
标量、向量或多维数组。
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
|合乎逻辑
timevals
-采样时间采样时间,指定为数值标量或矢量,或日期字符向量的单元阵列。有效日期特征向量可以有以下几种形式:
格式 | 例 |
---|---|
DD-MMM-YYYY HH:MM:SS |
01 - 3月- 2000 15:45:17 |
日 - 月 - 年 |
01 - 3月- 2000 |
mm / dd / yy |
03/01/00 |
MM / DD |
03/01 |
HH:MM:SS |
15:45:17 |
HH: MM: SS |
3:45:17点 |
HH: MM |
15:45 |
HH: MM点 |
下午3:45的时候 |
mmm.dd, yyyyHH:MM:SS |
Mar.01,2000 15时45分17秒 |
mmm.dd, yyyy |
Mar.01 2000 |
mm / dd / yyyy |
03/01/2000 |
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
|细胞
质量
-质量代码[]
(默认)|标量|向量|多维数组质量规范,指定为[]
或从-128到127的标量、向量或多维整数数组。
当质量代码值是一个矢量时,它必须与时间矢量具有相同的长度。每个元素应用于相应的数据样本。
当质量代码值是数组,它必须有大小与数据阵列相同。每个元件适用于数据阵列中的相应元件。
数据类型:单
|双
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
tsname
-timeseries
的名字timeseries
命名,指定为字符向量。
数据
-样本数据示例数据,表示为数字或合乎逻辑
标量、向量或多维数组。无论是数据的第一个或最后一个维度必须与时间矢量的方向一致。
数据
具有以下属性:
依赖 |
真正 |
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
|合乎逻辑
DataInfo
-数据信息数据信息,表示为以下字段的集合:
单位
-字符向量指定数据单位。
插值
——一个tsdata.interpolation
对象,指定插值方法。
领域tsdata.interpolation
对象包括以下内容:
Fhandle
-用户定义插值函数的函数句柄。
的名字
-字符向量指定插值方法的名称。方法包括“线性”
(默认)用于线性插值和'ZOH'
零阶保持。
用户数据
-额外的用户定义的信息输入字符矢量。
活动
-事件信息tsdata.event
对象事件信息,表示为数组tsdata.event
包含事件信息的对象。
领域tsdata.event
对象包括以下内容:
EVENTDATA
-关于事件的附加用户定义信息。
的名字
- 字符向量指定所述事件的名称
时间
- 时间的量,事件发生时,指定为实数或一个日期字符向量。
单位
——时间单位。
StartDate可以
- 指定为日期字符向量的参考日期。StartDate可以
当时间向量为数值时为空。
IsTimeFirst
-时间向量对齐真正
|假
时间向量对齐,表示为以下选项之一:
真正
-数据数组的第一维与时间向量对齐。例如,TS =时间序列(RAND(3,3),1:3);
假
- 所述数据数组的最后一个尺寸与所述时间矢量对准。例如,TS =时间序列(RAND(3,4,5),1:5);
IsTimeFirst
具有以下属性:
依赖 |
真正 |
SetAccess |
“保护” |
长度
-时间向量长度时间向量长度,用标量表示。
长度
具有以下属性:
依赖 |
真正 |
SetAccess |
“保护” |
的名字
-timeseries
的名字timeseries
名称,表示为字符向量。
质量
-质量代码[]
(默认)|标量|向量|多维数组质量代码,表示为[]
或从-128到127的标量、向量或多维整数数组。
当质量代码值是一个矢量时,它必须与时间矢量具有相同的长度。每个元素应用于相应的数据样本。
当质量代码值是数组,它必须有大小与数据阵列相同。每个元件适用于数据阵列中的相应元件。
质量
具有以下属性:
依赖 |
真正 |
数据类型:单
|双
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
QualityInfo
-质量信息要描述的质量信息质量
码,表示为下面的字段的集合:
代码
-包含值的整数向量-128年
来127
定义了质量代码。您可以将其中一个整数值分配给每个值数据
的值质量
属性。
描述
- 特征向量,其中,每个元件提供相关联的质量的一个可读的描述的细胞阵列代码
。
用户数据
-附加的用户定义信息。
的长度代码
和描述
必须匹配。
时间
-时间值时间值,表示为向量。
什么时候TimeInfo.StartDate
为空,值是相对于0
。什么时候TimeInfo.StartDate
被定义,值代表相对于所测量的日期字符向量StartDate可以
。
长度时间
的第一个或最后一个维度必须相同数据
。
时间
具有以下属性:
依赖 |
真正 |
TimeInfo
-时间信息时间信息,表示为描述时间向量的以下字段的集合:
单位
- 时间单位值“周”
,“天”
,“小时”
,“分钟”
,“秒”
,“毫秒”
,微秒的
,或“纳秒”
。
开始
- 开始时间。
结束
-结束时间(只读)。
增量
- 间隔随后的时间值之间(为NaN
当时间不是均匀采样时)。
长度
- 时间矢量的长度(只读)。
格式
- 字符向量限定的时间显示(见datestr
)。
StartDate可以
-定义引用日期的日期字符向量(参见setabstime
)。
用户数据
-附加的用户定义信息。
要访问一个字段的值,使用窗体ts.TimeInfo.field
对于一个timeseries
目的ts
。
TreatNaNasMissing
-缺失值指标真正
(默认)|假
缺失值指示符,表示为以下选项之一:
真正
——对所有为NaN
值作为缺失的数据除了描述性统计功能。
假
——包括为NaN
在描述性统计函数的值,传播为NaN
结果。
用户数据
-用户数据[]
(默认)的用户数据,表示为要添加到timeseries
目的。
的addEvent |
事件添加到时间序列 |
addsample |
数据样本添加到时间序列对象 |
附加 |
串连时间序列在时间对象 |
delevent |
从时间序列中删除事件 |
delsample |
从timeseries对象中删除示例 |
消除趋势 |
从timeseries对象中减去均值或最佳拟合行 |
过滤器 |
时间序列对象的修改频率内容 |
idealfilter |
timeseries理想滤波器 |
情节 |
情节timeseries |
重新取样 |
重新采样时间向量 |
组 |
timeseries属性设置 |
setabstime |
将timeseries时间设置为日期字符向量 |
setinterpfunction |
对于时间序列对象设置默认的内插法 |
setuniformtime |
修改统一timeseries时间向量 |
同步 |
同步和重新采样时间序列2对象使用公共时间矢量 |
得到 |
查询时间序列属性 |
getabstime |
转换时间序列时间矢量到单元阵列 |
getdatasamples |
访问timeseries数据示例 |
getdatasamplesize |
timeseries数据样本大小 |
getinterpmethod |
时间序列插值方法 |
getqualitydesc |
时间序列数据质量 |
getsamples |
timeseries的子集 |
getsampleusingtime |
timeseries数据的子集 |
gettsafteratevent |
在事件发生时或事件发生后创建timeseries |
gettsafterevent |
创建活动后的时间序列 |
gettsatevent |
在创建活动的时间序列 |
gettsbeforeatevent |
在或事件之前创建时间序列 |
gettsbeforeevent |
创建活动开始前的时间序列 |
gettsbetweenevents |
在事件之间创建timeseries |
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