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timeseries

创建 timeseries 对象

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说明

时间序列表示动态规模或过程的时间演化。它们用于识别、建模和预测在离散时间间隔内采样的数据中的模式和行为。

注意

推荐使用 timetable 而不是 timeseries 。时间表可以存储各种类型的带时间戳的数据，并具有广泛的支持函数用于预处理、重构和分析。

目前没有删除 timeseries 数据类型的计划。

创建对象

要创建一个 timeseries 对象，请使用 timeseries 函数以及用于描述数据样本的输入参量。

语法


              
               ts = timeseries(datavals)


              
               ts = timeseries(datavals,timevals)


              
               ts = timeseries(datavals,timevals,quality)


              
               ts = timeseries(
               
                ___
               
               ,'Name',tsname)


              
               ts = timeseries()


              
               ts = timeseries(tsname)

描述

ts = timeseries( datavals ) 返回一个包含 datavals 中的数据的 timeseries 对象。它指定默认采样时间，从零秒开始，时间步为一秒。

示例

ts = timeseries( datavals , timevals ) 指定系列的采样时间。得到的对象按时间对数据进行排序。

ts = timeseries( datavals , timevals , quality ) 根据 QualityInfo.Code 定义的代码指定质量描述。

ts = timeseries( ___ ,'Name',tsname) 为 timeseries 对象指定一个名称 tsname 。

ts = timeseries() 返回一个空 timeseries 对象。

ts = timeseries( tsname ) 创建一个名称为 tsname 的空 timeseries 对象。

输入参量

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`datavals` — 样本数据
标量 | 向量 | 多维数组

样本数据，指定为数值或 logical 标量、向量或多维数组。

`timevals` — 采样时间
标量 | 向量

采样时间，指定为数值标量或向量，或指定为日期字符向量元胞数组。有效日期字符向量可以采用以下格式：

格式	示例
dd-mmm-yyyy HH:MM:SS	`01-Mar-2000 15:45:17`
dd-mmm-yyyy	`01-Mar-2000`
mm/dd/yy	`03/01/00`
mm/dd	`03/01`
HH:MM:SS	`15:45:17`
HH:MM:SS PM	`3:45:17 PM`
HH:MM	`15:45`
HH:MM PM	`3:45 PM`
mmm.dd,yyyy HH:MM:SS	`Mar.01,2000 15:45:17`
mmm.dd,yyyy	`Mar.01,2000`
mm/dd/yyyy	`03/01/2000`

`quality` — 质量代码
`[]` (默认) | 标量 | 向量 | 多维数组

质量代码，指定为 [] 或由从 -128 到 127 的整数构成的标量、向量或多维数组。

当质量代码为向量时，它的长度必须与时间向量相同。每个元素应用于对应的数据样本。
当质量代码值为数组时，它的大小必须与数据数组相同。每个元素应用于数据数组的对应元素。

`tsname` — `timeseries` 名称
字符向量

timeseries 名称，指定为字符向量。

属性

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`Data` — 样本数据
标量 | 向量 | 多维数组

样本数据，表示为数值或 logical 标量、向量或多维数组。数据的第一个或最后一个维度必须与时间向量的方向相符。

Data 具有以下属性：

Dependent true

`DataInfo` — 数据信息
字段的集合

数据信息，表示为以下字段的集合：

Units - 用于指定数据单位的字符向量。
Interpolation - 指定插值方法的 tsdata.interpolation 对象。

tsdata.interpolation 对象包含下列字段：
- Fhandle - 用户定义的插值函数的函数句柄。
- Name - 指定插值方法名称的字符向量。方法包括用于线性插值的 'linear' （默认值）和用于零阶保持的 'zoh' 。
UserData - 其他用户定义的信息，作为字符向量输入。

`Events` — 事件信息
`tsdata.event` 对象数组

事件信息，表示为包含事件信息的 tsdata.event 对象数组。

tsdata.event 对象包含下列字段：

EventData - 有关事件的用户定义信息。
Name - 指定事件名称的字符向量。
Time - 事件发生的时间，指定为实数或日期字符向量。
Units - 时间单位。
StartDate - 参考日期，指定为日期字符向量。当时间向量为数值时， StartDate 为空。

`IsTimeFirst` — 时间向量对齐
`true` | `false`

时间向量对齐，表示为以下选项之一：

true - 数据数组的第一维度与时间向量相符。例如， ts = timeseries(rand(3,3),1:3);
false - 数据数组的最后一个维度与时间向量相符。例如， ts = timeseries(rand(3,4,5),1:5);

IsTimeFirst 具有以下属性：

`Dependent`	`true`
`SetAccess`	`'protected'`

`Length` — 时间向量长度
标量

时间向量长度，表示为标量。

Length 具有以下属性：

`Dependent`	`true`
`SetAccess`	`'protected'`

`Name` — `timeseries` 名称
字符向量

timeseries 名称，以字符向量的形式表示。

`Quality` — 质量代码
`[]` (默认) | 标量 | 向量 | 多维数组

质量代码，表示为 [] 或由从 -128 到 127 的整数构成的标量、向量或多维数组。

当质量代码为向量时，它的长度必须与时间向量相同。每个元素应用于对应的数据样本。
当质量代码值为数组时，它的大小必须与数据数组相同。每个元素应用于数据数组的对应元素。

Quality 具有以下属性：

Dependent true

`QualityInfo` — 质量信息
字段的集合

用于描述 Quality 代码的质量信息，表示为以下字段的集合：

Code - 包含 -128 到 127 的值的整数向量，用于定义质量代码。可以通过使用 Quality 属性将其中的一个整数值赋予 Data 值。
Description - 字符向量元胞数组，其中每个元素提供关联的质量 Code 的一份可读描述。
UserData - 其他的用户定义信息。

Code 和 Description 的长度必须相符。

`Time` — 时间值
向量

时间值，表示为向量。

如果 TimeInfo.StartDate 为空，将相对于 0 测量值。定义 TimeInfo.StartDate 时，值表示相对于 StartDate 测量的日期字符向量。

Time 的长度必须与 Data 的第一个或最后一个维度相同。

Time 具有以下属性：

Dependent true

`TimeInfo` — 时间信息
字段的集合

时间信息，表示为描述时间向量的以下字段的集合：

Units - 时间单位，其值为 'weeks' 、 'days' 、 'hours' 、 'minutes' 、 'seconds' 、 'milliseconds' 、 'microseconds' 或 'nanoseconds' 。
Start - 开始时间。
End - 结束时间（只读）。
Increment - 后续时间值之间的间隔（如果时间采样不均匀，则为 NaN ）。
Length - 时间向量的长度（只读）。
Format - 定义日期显示的字符向量（请参阅 datestr ）。
StartDate - 定义参考日期的日期字符向量（请参阅 setabstime ）。使用与 Format 相同的格式指定 StartDate 。
UserData - 其他的用户定义信息。

要访问 timeseries 对象 ts 某个字段的值，请使用 ts.TimeInfo.field 语法形式进行访问。

`TreatNaNasMissing` — 缺失值指示符
`true` (默认) | `false`

缺失值指示符，表示为以下选项之一：

true - 将所有 NaN 值视为缺失数据（描述性统计量函数除外）。
false - 包含描述性统计量函数中的 NaN 值，从而将 NaN 传播到结果。

`UserData` — 用户数据
`[]` (默认)

用户数据，表示为要添加到 timeseries 对象的任何其他数据。

对象函数

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修改和绘图

`addevent`	将事件添加到 `timeseries` 中
`addsample`	在 `timeseries` 对象中添加数据样本
`append`	沿时间维度串联 `timeseries` 对象
`delevent`	从 `timeseries` 中删除事件
`delsample`	从 `timeseries` 对象中删除样本
`detrend`	从 `timeseries` 对象中减去均值或最佳拟合线
`filter`	修改 `timeseries` 对象的频率成分
`idealfilter`	`timeseries` 理想滤波器
`plot`	绘制 `timeseries`
`resample`	对 `timeseries` 或 `tscollection` 中的时间向量进行重采样
`setabstime`	将 `timeseries` 或 `tscollection` 时间设置为日期字符向量
`setinterpmethod`	设置 `timeseries` 对象的默认插值方法
`setuniformtime`	修改均匀的 `timeseries` 时间向量
`synchronize`	使用公共时间向量同步两个 `timeseries` 对象并重采样

`getabstime`	将 `timeseries` 或 `tscollection` 时间向量转换为元胞数组
`getdatasamples`	访问 `timeseries` 数据样本
`getdatasamplesize`	`timeseries` 数据样本大小
`getinterpmethod`	`timeseries` 插值方法
`getqualitydesc`	`timeseries` 数据质量
`getsamples`	`timeseries` 的子集
`getsampleusingtime`	`timeseries` 或 `tscollection` 数据的子集
`gettsafteratevent`	创建事件发生当时或之后的 `timeseries`
`gettsafterevent`	创建事件发生之后的 `timeseries`
`gettsatevent`	创建事件发生时的 `timeseries`
`gettsbeforeatevent`	创建事件发生时或发生之前的 `timeseries`
`gettsbeforeevent`	创建事件发生之前的 `timeseries`
`gettsbetweenevents`	创建两次事件之间的 `timeseries`

描述性统计量

`iqr`	`timeseries` 数据的四分位差
`max`	`timeseries` 数据的最大值
`mean`	`timeseries` 数据的均值
`median`	`timeseries` 数据的中位数
`min`	`timeseries` 数据的最小值
`std`	`timeseries` 数据的标准差
`sum`	`timeseries` 数据的和
`var`	`timeseries` 数据的方差

示例

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创建 `timeseries`

打开实时脚本

创建一个具有 5 个标量数据样本的 timeseries 对象，指定该 timeseries 的名称。然后显示采样时间和数据值。

ts1 = timeseries(([5 10 15 20 25])',"Name","MyTimeSeries")

  timeseries
  Common Properties:
            Name: 'MyTimeSeries'
            Time: [5x1 double]
        TimeInfo: tsdata.timemetadata
            Data: [5x1 double]
        DataInfo: tsdata.datametadata

ts1.Time

ans = 5×1

ts1.Data

ans = 5×1

创建一个具有 5 个数据样本的 timeseries ，其中每个样本是一个长度为 2 的列向量。因此，有两个采样时间，从零秒开始。

ts2 = timeseries(rand(2,5))

  timeseries
  Common Properties:
            Name: 'unnamed'
            Time: [2x1 double]
        TimeInfo: tsdata.timemetadata
            Data: [2x5 double]
        DataInfo: tsdata.datametadata

ts2.Time

ans = 2×1

创建一个具有 5 个数据样本（以 10 秒为间隔进行采样）的 timeseries 。

ts3 = timeseries((1:5)',[0 10 20 30 40])

  timeseries
  Common Properties:
            Name: 'unnamed'
            Time: [5x1 double]
        TimeInfo: tsdata.timemetadata
            Data: [5x1 double]
        DataInfo: tsdata.datametadata

ts3.Time

ans = 5×1

ts3.TimeInfo

  tsdata.timemetadata
  Namespace: tsdata
  Uniform Time:
    Length       5
    Increment    10 seconds
  Time Range:
    Start        0 seconds
    End          40 seconds
  Common Properties:
          Units: 'seconds'
         Format: ''
      StartDate: ''

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

全部展开

R2021b: 在以后的版本中，将不再支持通过变量编辑器查看 `timeseries` 对象

在以后的版本中，将不再支持通过变量编辑器查看 timeseries 对象。要在变量编辑器中查看带时间索引的数据，请改用 timetable 。

另请参阅

timetable | tscollection | tsdata.event | timeseries2timetable

主题

时间序列对象和集合

timeseries

说明

创建对象

语法

描述

输入参量

datavals — 样本数据 标量 | 向量 | 多维数组

timevals — 采样时间 标量 | 向量

quality — 质量代码 [] (默认) | 标量 | 向量 | 多维数组

tsname — timeseries 名称 字符向量

属性

Data — 样本数据 标量 | 向量 | 多维数组

DataInfo — 数据信息 字段的集合

Events — 事件信息 tsdata.event 对象数组

IsTimeFirst — 时间向量对齐 true | false

Length — 时间向量长度 标量

Name — timeseries 名称 字符向量

Quality — 质量代码 [] (默认) | 标量 | 向量 | 多维数组

QualityInfo — 质量信息 字段的集合

Time — 时间值 向量

TimeInfo — 时间信息 字段的集合

TreatNaNasMissing — 缺失值指示符 true (默认) | false

UserData — 用户数据 [] (默认)

对象函数

修改和绘图

描述性统计量

示例

创建 timeseries

版本历史记录

R2021b: 在以后的版本中，将不再支持通过变量编辑器查看 timeseries 对象

另请参阅

主题

`datavals` — 样本数据
标量 | 向量 | 多维数组

`timevals` — 采样时间
标量 | 向量

`quality` — 质量代码
`[]` (默认) | 标量 | 向量 | 多维数组

`tsname` — `timeseries` 名称
字符向量

`Data` — 样本数据
标量 | 向量 | 多维数组

`DataInfo` — 数据信息
字段的集合

`Events` — 事件信息
`tsdata.event` 对象数组

`IsTimeFirst` — 时间向量对齐
`true` | `false`

`Length` — 时间向量长度
标量

`Name` — `timeseries` 名称
字符向量

`Quality` — 质量代码
`[]` (默认) | 标量 | 向量 | 多维数组

`QualityInfo` — 质量信息
字段的集合

`Time` — 时间值
向量

`TimeInfo` — 时间信息
字段的集合

`TreatNaNasMissing` — 缺失值指示符
`true` (默认) | `false`

`UserData` — 用户数据
`[]` (默认)

创建 `timeseries`

R2021b: 在以后的版本中，将不再支持通过变量编辑器查看 `timeseries` 对象