同步

将时间表与公共时间向量同步，并从输入时间表中重新采样或聚合数据

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语法

TT =同步(TT1 TT2)

TT =同步(TT1 TT2 newTimeBasis,方法)

TT =同步(TT1 TT2 newTimeStep,方法)

TT =同步(TT1 TT2,“常规”,方法,“步伐”,dt)

TT =同步(TT1 TT2,“常规”,方法,SampleRate, Fs)

TT =同步(TT1 TT2、新方法)

TT =同步(TT1 TT2 newTimeBasis)

TT =同步(TT1 TT2 newTimeStep)

TT =同步(TT1 TT2,“常规”,“步伐”,dt)

TT =同步(TT1 TT2,‘常规’,‘SampleRate’,Fs)

TT =同步(TT1 TT2,新时期)

TT =同步(TT1 TT2,___、名称、值)

TT =同步(TTN TT1……,___）

描述

的同步函数从所有输入时间表收集变量，将它们同步到一个公共时间向量，并将结果作为单个时间表返回。这种效果类似于水平连接，尽管输入时间表可能有不同的行时间。当同步函数将时间表变量同步到不同的时间，它还使用指定的方法对变量中的数据进行重新采样或聚合。

例子

TT =同步(TT1, TT2）创建一个时间表,TT，它包含来自两个输入时间表的所有变量TT1而且TT2，同步到一个行时间的向量，它是行时间的并集TT1而且TT2．的行次数TT都是有序的，没有重复的次数。

实际上,同步的变量水平连接TT1而且TT2，即使它们的划船时间不同。作为一个结果,同步插入丢失的数据指示器TT无论它有:

一排时间只从TT1的变量没有相应的数据TT2．
一排时间只从TT2的变量没有相应的数据TT1．

如果TT1而且TT2是否有相同名称的变量同步重命名它们并将两个变量复制到TT．

在…中插入或填充值TT对不同的变量使用不同的方法，指定VariableContinuity属性。有关更多信息，请参见使用不同的方法重计时和同步时间表变量．

例子

TT =同步(TT1, TT2，newTimeBasis，方法）创建TT通过同步变量TT1而且TT2指定的新时间向量newTimeBasis．同步中的变量重新采样或聚合数据TT1而且TT2所指定的操作方法．输入参数,newTimeBasis,指定如何同步的行次数TT从行次TT1而且TT2．

例如,如果newTimeBasis是“联盟”而且方法是“线性”,然后TT包含来自的行时间TT1而且TT2,同步使用线性插值重新采样从输入时间表到输出行时间的数据。

例子

TT =同步(TT1, TT2，newTimeStep，方法）创建TT通过同步变量TT1而且TT2到一个新的时间向量，该时间向量以指定的时间单位规则间隔newTimeStep．

例如,如果newTimeStep是“每天”而且方法是“的意思是”,然后TT包含间隔一天的行时间和TT包含每个变量的日平均值TT1而且TT2．

例子

TT =同步(TT1, TT2“常规”,方法“步伐”,dt）使用时间步长dt计算有规律间隔的行时间。dt标量持续时间或日历持续时间。的行次数TT的行时间的范围TT1而且TT2．

TT =同步(TT1, TT2“常规”,方法“SampleRate”,Fs）使用抽样率Fs计算有规律间隔的行时间。Fs是一个正的数字标量，指定每秒采样的数量(Hz)。

例子

TT =同步(TT1, TT2，新时期，方法）创建TT通过同步变量TT1而且TT2来新时期，指定的唯一的、排序的时间的日期时间或持续时间向量。《纽约时报》在新时期成为排次的TT．

例子

TT =同步(TT1, TT2，newTimeBasis）创建TT通过同步变量TT1而且TT2到一个新的时间向量。同步在需要的地方插入缺失的数据指示器TT．

例子

TT =同步(TT1, TT2，newTimeStep）创建TT通过同步变量TT1而且TT2到一个新的时间向量，该时间向量以指定的时间单位规则间隔newTimeStep．的同步函数在需要的地方插入缺失的数据指示符TT．

TT =同步(TT1, TT2“常规”,“步伐”,dt）使用时间步长dt计算有规律间隔的行时间。dt标量持续时间或日历持续时间。的行次数TT的行时间的范围TT1而且TT2．

TT =同步(TT1, TT2,“常规”,“SampleRate”,Fs）使用抽样率Fs计算有规律间隔的行时间。Fs是一个正的数字标量，指定每秒采样的数量(Hz)。

TT =同步(TT1, TT2，新时期）创建TT通过同步变量TT1而且TT2对于时间向量，新时期．的同步函数在需要的地方插入缺失的数据指示符TT．

TT =同步(TT1, TT2，___，名称,值）将时间表与一个或多个指定的附加选项同步名称,值对。您可以将此语法与前面任何语法的输入参数一起使用。

TT =同步(TTN TT1……,___）创建时间表,TT，通过同步N时间表TT1,…,TTN．您可以将此语法与前面任何语法的输入参数一起使用。

例子

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同步时间表并插入缺失的数据指标

打开生活的脚本

从文件中加载两个示例时间表。然后将它们的数据同步到一个新行时间的向量上。

负载smallTT

显示时间表。TT1行时间是乱序的。TT1而且TT2有不同的变量。

TT1

TT1 =3×1的时间表一次临时  ____________________ ____ 18 - 12月- 2015 42.3 12:00:00 18 - 12月- 2015 08:00:00 37.3 18 - 12月- 2015 10:00:00 39.1

TT2

TT2 =3×1的时间表时间压力  ____________________ ________ 18 - 12月- 2015 30.1 09:00:00 18 - 12月- 2015 11:00:00 30.03 18 - 12月- 2015 13:00:00 29.9

同步TT1而且TT2．输出的时间表,TT，包含两个时间表的所有行时间，按顺序排列。在TT，临时包含南的行时间TT2,压力包含南的行时间TT1．

TT =同步(TT1 TT2)

TT =6×2时间表时间温度压力____________________ ____________ 18- december -2015 08:00:00 37.3 NaN 18- december -2015 09:00:00 NaN 30.1 18- december -2015 10:00:00 39.1 NaN 18- december -2015 11:00:00 NaN 30.03 18- december -2015 12:00:00 42.3 NaN 18- december -2015 13:00:00 NaN 29.9

插值数据值到行时间

打开生活的脚本

加载两个包含天气测量的样本时间表。将它们的数据同步到时间表中的行时间的并集。

负载firstTT

显示时间表。

TT1

TT1 =3×1的时间表一次临时  ____________________ ____ 06 - jun - 2016 15:00:00 79.7 06 - 2016年6月- 06 - jun - 2016 17:00:00 76.3 16:00:00 74.9

TT2

TT2 =4×1的时间表时间的湿度  ____________________ ________ 06 - jun - 2016 14:35:48 49.7 06 - 2016年6月- 52.2 15:35:48 06 - jun - 2016 16:35:48 56.7 06 - 2016年6月——17:35:48 60

同步时间表。要选择行时间的并集，请指定“联盟”．要重新取样TT1。临时而且TT2。湿度使用线性插值，指定“线性”．

TT =同步(TT1 TT2,“联盟”，“线性”）

TT =7×2时间表时间温度湿度____________________ ______________ 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

同步时间表时聚合数据

打开生活的脚本

将两个时间表同步到指定时间箱的新行时间，每个时间箱跨度为一天。将输入时间表中的数据汇总到每日时间箱中。

负荷样本时间表包含两套不同的环境测量，在室内而且在户外．空气质量数据来自建筑内部的传感器，而天气测量数据来自建筑外部的传感器。时间表包括2015年11月15日至2015年11月19日的测量。

负载在室内负载在户外

显示每个时间表的前三行。它们不包含相同的行时间或变量。

在室内(1:3,:)

ans =3×2时间表时间湿度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

户外(1:3,:)

ans =3×3的时间表时间湿度TemperatureF PressureHg  ___________________ ________ ____________ __________ 2015-11-15 51.3 - 29.61 00:00:24 49 2015-11-15 01:30:24 03:00:24 48.9 51.5 29.61 48.9 51.5 29.61 2015-11-15

方法将时间表中的数据聚合到每日时间箱中同步函数。指定“每天”将数据聚合到跨越一天的时间箱中。指定“的意思是”获取每个变量在每个时间仓中的平均值。

TT =同步(在室内,室外,“每天”，“的意思是”）;: TT (1:3)

ans =3×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg  ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015-11-15就是36.5 80.05 48.931 51.394 29.607 2015-11-15就是36.85 80.35 47.924 36.85 79.45 48.45 51.238 29.613 51.571 - 29.611 2015-11-17就是

将时间表与常规时间同步

打开生活的脚本

将两个带有天气测量的小时间表同步到一组跨越输入时间表中的行时间的常规行时间。指定一个时间步长作为输出时间表中连续行时间之间的间隔。使用线性插值重新采样时间向量中与输入时间表中的行时间不匹配的时间的数据。

首先，加载两个时间表。

负载在室内负载在户外

显示每个时间表的前三行。它们不包含相同的行时间或变量。

在室内(1:3,:)

ans =3×2时间表时间湿度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

户外(1:3,:)

ans =3×3的时间表时间湿度TemperatureF PressureHg  ___________________ ________ ____________ __________ 2015-11-15 51.3 - 29.61 00:00:24 49 2015-11-15 01:30:24 03:00:24 48.9 51.5 29.61 48.9 51.5 29.61 2015-11-15

方法将时间表中的数据聚合到30分钟时间箱中同步函数。方法指定常规时间步长“普通”输入参数和“步伐”名称-值对的论点。您可以使用这些参数创建一个常规的时间表，但其时间步长不是预定义的步长，例如“每小时”．

TT =同步(在室内,室外,“普通”，“线性”，“步伐”分钟(30));: TT (1:3)

ans =3×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg  ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015-11-15就是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

将时间表同步到任意时间向量

打开生活的脚本

将两个带有天气测量的小时间表同步到任意时间矢量。使用线性插值重新采样时间向量中与输入时间表中的行时间不匹配的时间的数据。

加载两个小时间表，其中包含在半小时标记处进行测量的行时间。但是，在每个时间表中，都有在半小时时未收集到的数据的行时间。两个时间表都是不规则的，这意味着连续行时间之间的时间步长是不同的。

负载halfHoursTT

显示时间表。TT1而且TT2有三行和不同的变量。

TT1

TT1 =3×1的时间表一次临时  ____________________ ____ 18 - 12月- 2015 47.6 08:30:00 18 - 12月- 2015 09:30:00 49.2 18 - 12月- 2015 10:47:23 51.4

TT2

TT2 =3×1的时间表时间压力  ____________________ ________ 18 - 12月- 2015 29.7 07:00:00 18 - 12月- 2015 09:30:00 30.03 18 - 12月- 2015 10:30:00 29.9

指定一个时间向量，其中包含来自每个时间表的一些行时间。

新时期= datetime (“2015-12-18 08:30:00”) +小时(0:1:2)

新时期=1 x3 datetime2015-12-18 09:30:00 2015-12-18 10:30:00

同步TT1而且TT2来新时期．的新时期向量的时间不是行时间TT1或TT2．插入时间的数据值新时期不匹配的行数TT1或TT2,指定“线性”．

TT =同步(TT1 TT2,新时期,“线性”）

TT =3×2时间表时间温度压力  ____________________ ______ ________ 18 - 12月18 - 2015 08:30:00 47.6 29.898 49.2 - 30.03 - 12月- 2015 09:30:00 18 - 12月- 2015 10:30:00 50.906 - 29.9

将时间表与相交行时间同步

打开生活的脚本

加载两个样例时间表，并将它们的数据同步到它们共有的行时间向量上。

负载intersectTT

显示时间表。TT1而且TT2有三行和不同的变量。

TT1

TT1 =3×1的时间表一次临时  ____________________ ____ 18 - 12月- 2015 37.3 08:00:00 18 - 12月- 2015 10:00:00 39.1 18 - 12月- 2015 12:00:00 42.3

TT2

TT2 =3×1的时间表时间压力  ____________________ ________ 18 - 12月- 2015 30.1 06:00:00 18 - 12月- 2015 08:00:00 30.03 18 - 12月- 2015 10:00:00 29.9

同步TT1而且TT2,指定“十字路口”作为输出时间表的行时间的基础。TT只有两行，因为TT1而且TT2只有两个相同的排次数。

TT =同步(TT1 TT2,“十字路口”）

TT =2×2的时间表时间温度压力  ____________________ ____ ________ 12月18 - 37.3 - 30.03 - 2015 08:00:00 18 - 12月- 2015 10:00:00 39.1 - 29.9

不需要插值或填充不匹配的行，因为TT1而且TT2两者都具有它们共有的行时间的数据。

将时间表同步到“小时时间”

打开生活的脚本

同步两个小时间表与天气测量到每小时的时间矢量。

加载两个小时间表。在每个时间表中，都有一个未按小时收集的数据的行时间。两个时间表都是不规则的，这意味着连续行时间之间的时间步长是不同的。

负载irregularTT

显示时间表。TT1而且TT2有三行和不同的变量。

TT1

TT1 =3×1的时间表一次临时  ____________________ ____ 18 - 12月- 2015 37.3 08:00:00 18 - 12月- 2015 09:11:17 39.1 18 - 12月- 2015 10:00:00 42.3

TT2

TT2 =3×1的时间表时间压力  ____________________ ________ 18 - 12月- 2015 29.8 08:00:00 18 - 12月- 2015 09:27:23 29.7 18 - 12月- 2015 10:00:00 30.3

同步TT1而且TT2,指定“每小时”作为输出时间表的行次数的时间步长。TT数据从TT1而且TT2这里有以小时为单位的排时间。TT有没有丢失的数据指标，它有一个行时间TT1而且TT2没有。

TT =同步(TT1 TT2,“每小时”）

TT =3×2时间表时间温度压力  ____________________ ____ ________ 12月18 - 37.3 - 29.8 - 2015 08:00:00 18 - 12月- 2015年09:00:00南南18 - 12月- 2015 10:00:00 42.3 - 30.3

多方法同步时间表

打开生活的脚本

同步两个时间表。应用的意思是方法的一些时间表变量和总和方法给别人。

加载两个小的时间表，其中包含波士顿和纳蒂克的天气测量。每个时间表均载有气温及雨量数据。

负载citiesTT波士顿

波士顿=6×2时间表时间温度雨___________________ ________ 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

纳蒂克

纳蒂克=5×2时间表时间温度雨___________________ __________ 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

将测量值与每日时间同步，以生成平均温度和雨量测量值的总和。同步将指定的方法应用于所有时间表变量。对不同的时间表变量应用不同的方法，索引到时间表中选择不同的变量，并调用同步对于您使用的每种方法。

BOS =波士顿(:,“临时”）;洛泰克=纳蒂克(:,“临时”）;TT1 =同步(BOS,洛泰克“每天”，“的意思是”）

TT1 =2×2的时间表时间Temp_BOS Temp_NTK  ___________________ ________ ________ 2016-06-09就是61.4 - 60.75 2016-06-09就是58.833 - 58.857

BOS =波士顿(:,“雨”）;洛泰克=纳蒂克(:,“雨”）;TT2 =同步(BOS,洛泰克“每天”，“和”）

TT2 =2×2的时间表时间Rain_BOS Rain_NTK  ___________________ ________ ________ 2016-06-09就是0.26 - 0.186 2016-06-09就是1.35 - 1.01

将所有结果合并在一个时间表中，串联TT1而且TT2．

Tt = [tt1 tt2]

TT =2×4时间表时间Temp_BOS Temp_NTK Rain_BOS Rain_NTK  ___________________ ________ ________ ________ ________ 2016-06-09就是61.4 58.857 1.35 1.01 58.833 60.75 0.26 0.186 2016-06-10就是

输入参数

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`TT1, TT2`- - - - - -输入时间表
时间表

输入时间表。

`newTimeBasis`- - - - - -计算输出时间表行次数的基础
特征向量

用于计算输出时间表的行次数的基础，指定为字符向量。newTimeBasis可以是列出的任何方法。

方法	描述
`“联盟”`(默认)	行乘以的并
`“十字路口”`	行乘以的交点
`“commonrange”`	行时间的并，但是除以时间范围的交点
`“第一”`	只从第一个输入时间表的行时间
`“最后一次”`	仅从最后一个输入时间表的行时间

`newTimeStep`- - - - - -输出时间表中间隔时间的时间步长
特征向量

输出时间表中间隔时间的时间步长，指定为字符向量。newTimeStep可以是列出的任何时间步骤。

时间步长	描述
`“年”`	一年
`“季度”`	一个季度
`“月”`	一个月
`“周”`	一个星期
`“每天”`	有一天,
`“每小时”`	一个小时
`“详细”`	一分钟
`“第二”`	一秒钟

第一排的时间TT位于时间单元的开头，该时间单元包含来自输入时间表的最早行时间。中的行时间的范围TT的行时间范围TT1而且TT2．然而,TT可能不包括任何实际的行时间TT1或TT2，因为它们的行时间不是在任何时间单位的开始。

`Fs`- - - - - -采样率
积极的数字标量

抽样速率，指定为正数值标量。Fs每秒采样个数(Hz)。

`dt`- - - - - -时间步长
datetime标量|时间常数

时间步长，指定为日期时间标量或持续时间标量。

数据类型:datetime|持续时间|calendarDuration

`新时期`- - - - - -新的时间向量
datetime向量|持续时间向量

新的时间向量，指定为日期时间向量或持续时间向量。新的时间向量必须是列向量。新时期可以具有与任何输入时间表不同的行数。

`方法`- - - - - -调整时间表数据的方法
特征向量|字符串标量|函数处理

调整时间表数据的方法，指定为字符向量、字符串标量或函数句柄。您可以使用列出的任何方法来调整输入时间表中的数据。

填补方法

当输出时间表的行时间与相应输入的行时间相匹配时，从每个输入时间表的行复制数据。然后，用缺失的数据指标填充输出时间表的其余元素。

要用常量而不是缺失的数据指示器填充其余元素，请使用“不变”名称-值对的论点。

方法	描述
`“fillwithmissing”`(默认)	用缺失的数据指示器填补输出中的空白(例如，`南`对于数值型变量)。
`“fillwithconstant”`	的值填充输出中的空白`“不变”`名称-值对的论点。默认值为`0`．

最近邻方法

根据指定的方法，将数据从输入时间表的行复制到行时间最接近的输出时间表行。输入时间表必须按行时间排序。

方法	描述
`“以前”`	从输入时间表中最近的上一个近邻复制数据，从行时间向量的末尾开始。如果有重复的行时间，那么`“以前”`表示最后一个副本。
`“下一个”`	在输入时间表中，从行时间向量的开头开始，从下面最近的邻居复制数据。如果有重复的行时间，那么`“下一个”`表示第一个副本。
`“最近的”`	从输入时间表中最近的位置复制数据。

插值方法

从输入时间表的相邻行中插入输出时间表中的数据值。输入时间表必须具有已排序且唯一的行时间。要控制如何外推输入时间表的第一行和最后一行时间以外的数据，请使用“EndValues”名称-值对的论点。

方法	描述
`“线性”`	使用线性插值。
`样条的`	使用分段三次样条插值。
`“pchip”`	使用保持形状的分段三次插值。
`“makima”`	使用改进的Akima立方Hermite插值。

聚合方法

根据输出时间表的行时间指定的时间箱聚合来自输入时间表的行数据。的每一行时间TT是时间容器的左边缘，下一个连续行时间是右边缘。默认情况下，左边包含在时间箱中。要控制时间容器中是否包括左侧或右侧的容器边，请使用“IncludedEdge”名称-值对的论点。

如果你指定时间矢量，新时期,然后新时期必须按升序排序。如果将输出时间表的时间基础指定为“第一”或“最后一次”，则第一个或最后一个时间表的行时间必须按升序排序。

所有列出的方法都省略了南年代,NaTS，以及其他缺失的数据指标，除了函数．若要包含丢失的数据指示器，请指定函数作为在聚合数据时包含它们的函数句柄。

方法	描述
`“和”`	将每个时间箱中的值相加。
`“刺激”`	计算每个时间箱中的值的乘积。
`“的意思是”`	计算每个时间箱中的值的平均值。
`“中值”`	计算每个时间箱中值的中位数。
`“模式”`	计算每个时间仓中的值的模式。
`“最小值”`	计算每个时间箱中的最小值。
`“马克斯”`	计算每个时间箱中的最大值。
`“数”`	计算每个时间箱中的值的数量。
`“firstvalue”`	在每个时间箱中使用第一个值。
`“lastvalue”`	使用每个时间bin中的最后一个值。
`@func`	使用函数句柄指定的函数(例如，`@std`计算每个时间仓中的值的标准差)。`函数`必须返回标量或行向量的输出参数，并且必须接受空输入。

默认的方法

默认方法相当于离开方法未指明的。

方法	描述
`“默认”`(默认)	方法指定的每个变量方法，可以用缺失的数据指示器填充空白`VariableContinuity`属性的输入时间表。

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序并不重要。

在R2021a之前，名称和值之间用逗号隔开，并括起来的名字在报价。

例子:TT =同步(TT1 TT2,新时期,“fillwithconstant”,“常数”,1)同步时间表TT1而且TT2然后赋值－1的行中的元素TT行时间与相应输入时间表中的行时间不匹配。

`常数`- - - - - -方法为时填充间隙的值`“fillwithconstant”`
数组

当方法为时，填补空白的值“fillwithconstant”，指定为逗号分隔的对，由“不变”和一个数组。默认值为0．指定的值的数据类型“不变”必须与时间表变量的数据类型兼容。

例子:TT =同步(TT1 TT2,“每小时”、“fillwithconstant”,“常数”,“没有一个”)填补了空白TT用字符向量“没有”当所有的变量TT包含文本。

`EndValues`- - - - - -采用插值法时的外推方法
`“extrap”`(默认)|标量

使用插值方法时的外推方法，指定为逗号分隔的对，由“EndValues”,要么“extrap”或一个标量。如果指定标量，则其数据类型必须与时间表变量兼容。

方法	描述
`“extrap”`(默认)	方法指定的方法进行外推`方法`输入参数
标量	通过用标量填充输入行时间范围之外的空白进行外推

例子:TT =同步(TT1 TT2,“每天”,“以前”,“EndValues”,1000年)填补了空白TT使用前面的行值TT行时间是否在行时间的范围内TT1而且TT2，并与值1000在哪里TT行乘以在这个范围之外。

`IncludedEdge`- - - - - -要包含在每个时间箱中的边
`“左”`(默认)|`“对”`

要包含在每个时间库中的边，指定为逗号分隔的对，由“IncludedEdge”,要么“左”或“对”．的每一行时间TT是时间容器的左边缘，下一个连续行时间是右边缘。

包括边缘	描述
`“左”`(默认)	所有的箱子都包括左箱子边，除了最后一个箱子，它包括两个边
`“对”`	所有的箱子都包括右边的箱子边，除了第一个箱子，它包括两边的边

如果您指定“左”，则时间箱包括左边，但最后一个箱包括两条边。如果您指定“对”，则时间箱包括右边的边，但第一个箱包括两条边。

例子:TT =同步(TT1 TT2,“每小时”、“说”、“IncludedEdge”,“正确的”)包括每个时间库的右库边。

扩展功能

高大的数组
使用行数超过内存容量的数组进行计算。

使用注意事项和限制:

的新时期输入必须是严格递增的而不是严格单调的。
的“commonrange”选择newTimeBasis不支持输入。
插值方法样条的而且“makima”不受支持。
的“EndValues”不支持名称-值参数。
同步“普通”不支持行时间间隔。
输入时间表中的所有变量都必须支持方法缺少的值(浮点、类别、日期时间、持续时间或文本)“最近的”，“下一个”,“以前”．

有关更多信息，请参见高大的数组．

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

即使与具有规则时间步长的行时间同步，输出时间表的行时间也被认为是不规则的。
的“makima”不支持插值方法。
如果VariableContinuity如果输入时间表的属性不是常量，则此函数将忽略它们。
的“周”，“月”,“季度”不支持时间步长。
- 如果输入时间表的行时间是datetime值,那么“每天”而且“年”时间步也不支持。

有关更多信息，请参见时间表的代码生成(MATLAB编码器)而且代码生成的时间表限制(MATLAB编码器)．

线程环境
在后台使用MATLAB®运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．

这个函数完全支持基于线程的环境。有关更多信息，请参见在线程环境中运行MATLAB函数．

版本历史

介绍了R2016b

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R2021a:`“SamplingRate”`将被删除

的“SamplingRate”名称-值参数将在未来的版本中删除。使用“SampleRate”代替。相应的时间表属性也被命名SampleRate．

对于向后兼容性，您仍然可以指定“SamplingRate”作为name-value参数的名称。但是，该值被分配给SampleRate财产。

R2021a:`“fillwithconstant”`方法替换从输入时间表获取的行中缺失的数据

如果任何输入时间表中有缺少数据值的行，例如南S，这些行中的任何一行都包含在输出时间表中，然后使用“fillwithconstant”方法用常量替换那些缺失的值。在以前的版本中“fillwithconstant”方法不替换从输入时间表获取的行中缺少的值。

例如，此代码创建两个时间表南值。

T1 =时间表(datetime (“今天”) + [1 2 3]'， [1 nan 2]') T2 =时间表(datetime(“今天”) + [1 2 3 4]'， [1 2 nan 3]')

T1 = 3×1时间表时间Var1 ___________ ____ 20-Jan-2022 1 21-Jan-2022 NaN 22-Jan-2022 2 T2 = 4×1时间表时间Var1 ___________ ____ 20-Jan-2022 1 21-Jan-2022 2 22-Jan-2022 NaN 23-Jan-2022 3

这叫同步取代了南年代0但是在以前的版本中，这个调用会留下南S在输出时间表中。

T =同步(T1, T2,“每天”，“fillwithconstant”，“不变”，0）

T = 4×2时间表时间Var1_T1 Var1_T2 ___________ _______ _______ 20-Jan-2022 1 1 21-Jan-2022 02 22-Jan-2022 20 23-Jan-2022 0 3

另请参阅

同步

语法

描述

例子

同步时间表并插入缺失的数据指标

插值数据值到行时间

同步时间表时聚合数据

将时间表与常规时间同步

将时间表同步到任意时间向量

将时间表与相交行时间同步

将时间表同步到“小时时间”

多方法同步时间表

输入参数

TT1, TT2- - - - - -输入时间表时间表

newTimeBasis- - - - - -计算输出时间表行次数的基础特征向量

newTimeStep- - - - - -输出时间表中间隔时间的时间步长特征向量

Fs- - - - - -采样率积极的数字标量

dt- - - - - -时间步长datetime标量|时间常数

新时期- - - - - -新的时间向量datetime向量|持续时间向量

方法- - - - - -调整时间表数据的方法特征向量|字符串标量|函数处理

名称-值参数

常数- - - - - -方法为时填充间隙的值“fillwithconstant”数组

EndValues- - - - - -采用插值法时的外推方法“extrap”(默认)|标量

IncludedEdge- - - - - -要包含在每个时间箱中的边“左”(默认)|“对”

扩展功能

高大的数组使用行数超过内存容量的数组进行计算。

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

线程环境在后台使用MATLAB®运行代码backgroundPool或使用并行计算工具箱™加速代码ThreadPool．

版本历史

R2021a:“SamplingRate”将被删除

R2021a:“fillwithconstant”方法替换从输入时间表获取的行中缺失的数据

另请参阅

主题

`TT1, TT2`- - - - - -输入时间表
时间表

`newTimeBasis`- - - - - -计算输出时间表行次数的基础
特征向量

`newTimeStep`- - - - - -输出时间表中间隔时间的时间步长
特征向量

`Fs`- - - - - -采样率
积极的数字标量

`dt`- - - - - -时间步长
datetime标量|时间常数

`新时期`- - - - - -新的时间向量
datetime向量|持续时间向量

`方法`- - - - - -调整时间表数据的方法
特征向量|字符串标量|函数处理

`常数`- - - - - -方法为时填充间隙的值`“fillwithconstant”`
数组

`EndValues`- - - - - -采用插值法时的外推方法
`“extrap”`(默认)|标量

`IncludedEdge`- - - - - -要包含在每个时间箱中的边
`“左”`(默认)|`“对”`

高大的数组
使用行数超过内存容量的数组进行计算。

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

线程环境
在后台使用MATLAB®运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．

R2021a:`“SamplingRate”`将被删除

R2021a:`“fillwithconstant”`方法替换从输入时间表获取的行中缺失的数据