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retime

타임테이블의 데이터 리샘플링 또는 집계 및 중복되거나 불규칙적인 시간값 문제 해결

구문

TT2 = retime(TT1,newTimeStep,method)
TT2 = retime(TT1,'regular',method,'TimeStep',dt)
TT2 = retime(TT1,'regular',method,'SampleRate',Fs)
TT2 = retime(TT1,newTimes,method)
TT2 = retime(TT1,newTimeStep)
TT2 = retime(TT1,'regular','TimeStep',dt)
TT2 = retime(TT1,'regular','SampleRate',Fs)
TT2 = retime(TT1,newTimes)
TT2 = retime(___,Name,Value)

설명

예제

TT2 = retime(TT1,newTimeStep,method)TT1의 변수와 시간 스텝 newTimeStep 만큼의 규칙적인 간격이 지정된 행 시간값을 포함하는 타임테이블을 반환합니다. retimemethod로 지정된 함수를 사용하여 TT1의 변수에 있는 데이터를 리샘플링하거나 집계합니다. retime을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 다양한 시간값에서TT1의 데이터 값을 보간합니다.

  • 데이터를 시간 구간별로 집계합니다(예: 월간 데이터에서 계산한 사분기 평균이 담긴 타임테이블 생성).

  • TT1에서 중복된 행 시간값을 갖는 행을 제거합니다.

  • newTimeStep은 규칙적인 행 시간값을 지정하므로, 불규칙적인 타임테이블을 규칙적인 타임테이블로 만듭니다.

newTimeStep 입력 인수는 미리 정의된 시간 스텝을 지정하는 문자형 벡터 또는 string형입니다. 예를 들어, newTimeStep'daily'이고 method'mean'인 경우 TT2TT1 데이터의 일일 평균을 포함합니다.

TT2의 첫 번째 행 시간값은 TT1의 가장 이른 행 시간값 이전의 시간 스텝에 있습니다. TT2의 행 시간값은 TT1의 행 시간값 범위를 포괄합니다. 그러나 TT2에는 TT1의 실제 행 시간값이 전혀 포함되지 않을 수 있습니다. TT1에는 TT2의 규칙적인 행 시간값에 해당되는 행 시간값이 하나도 없을 수 있기 때문입니다.

다양한 변수에 대해 서로 다른 방법을 사용하여 TT2를 보간하거나 값을 채우려면 TT1VariableContinuity 속성을 지정하십시오. 자세한 내용은 여러 가지 방법으로 타임테이블 변수에 대한 시간 값을 재지정하고 동기화하기 항목을 참조하십시오.

여러 타임테이블의 데이터를 리샘플링하거나 집계하려면 synchronize를 참조하십시오.

예제

TT2 = retime(TT1,'regular',method,'TimeStep',dt)는 시간 스텝 dt를 사용하여 규칙적인 간격의 행 시간값을 계산합니다. dt 입력 인수는 임의 크기의 시간 스텝을 지정하며 기간을 나타내는 스칼라 또는 달력상의 기간을 나타내는 스칼라입니다. TT2의 행 시간값은 TT1의 행 시간값 범위를 포괄합니다.

시간 스텝이 문자형 벡터나 string형으로 지정할 수 있는 미리 정의된 시간 스텝이 아닌 경우 이 구문을 사용하십시오.

예제

TT2 = retime(TT1,'regular',method,'SampleRate',Fs)는 샘플 레이트 Fs를 사용하여 규칙적인 간격의 행 시간값을 계산합니다. Fs 입력 인수는 초당 샘플 수(Hz)를 지정하는 양의 숫자형 스칼라입니다.

예제

TT2 = retime(TT1,newTimes,method)method로 지정된 방법을 사용하여 타임테이블 변수 데이터를 시간 벡터 newTimes로 조정합니다. newTimes 시간 벡터는 불규칙적일 수 있지만, 정렬된 datetime형 또는 duration형 벡터여야 하며 고유한 값을 포함해야 합니다. newTimes의 시간값은 TT2의 행 시간값이 됩니다.

예제

TT2 = retime(TT1,newTimeStep)'fillwithmissing' 방법을 사용하여 타임테이블 데이터를 조정합니다. TT2TT2TT1의 행 시간값과 일치하지 않는 행 시간값이 있는 경우 항상 누락된 데이터 표시자를 갖습니다.

TT1에 중복된 행 시간값을 갖는 행이 있고 TT2에 중복된 행 시간값과 일치하는 행 시간값이 있는 경우, TT2는 일치하는 중복된 행 시간값을 갖는 TT1의 각 행 그룹의 첫 번째 행을 포함합니다.

TT2 = retime(TT1,'regular','TimeStep',dt)는 시간 스텝 dt를 사용하여 규칙적인 간격의 행 시간값을 계산하고, 필요한 경우 누락된 데이터 표시자를 삽입합니다.

TT2 = retime(TT1,'regular','SampleRate',Fs)는 샘플 레이트 Fs를 사용하여 규칙적인 간격의 행 시간값을 계산하고, 필요한 경우 누락된 데이터 표시자를 삽입합니다.

TT2 = retime(TT1,newTimes)newTimesTT1의 행 시간값과 일치하지 않는 경우 누락된 데이터 표시자를 포함하는 타임테이블을 반환합니다.

예제

TT2 = retime(___,Name,Value)는 하나 이상의 Name,Value 쌍으로 지정된 추가 옵션을 사용하여 타임테이블 데이터를 조정합니다. 이 구문은 위에 열거된 구문 중 하나의 입력 인수와 함께 사용할 수 있습니다.

예제

모두 축소

대략 1시간 간격이지만 약간 불규칙적인 타임테이블 데이터를 생성합니다. 출력 타임테이블이 규칙적으로 1시간 간격인 행 시간값을 갖도록 데이터를 보간합니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:02:12';'2015-12-18 08:00:47';...
                 '2015-12-18 09:01:37';'2015-12-18 10:03:10';...
                 '2015-12-18 10:59:34'});
Temp = [37.3;41.9;45.7;42.3;39.8];
Pressure = [30.1;29.9;30.03;29.9;29.8];
TT = timetable(Time,Temp,Pressure)
TT=5×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 07:02:12    37.3      30.1  
    18-Dec-2015 08:00:47    41.9      29.9  
    18-Dec-2015 09:01:37    45.7     30.03  
    18-Dec-2015 10:03:10    42.3      29.9  
    18-Dec-2015 10:59:34    39.8      29.8  

3차 스플라인 보간을 사용하여 리샘플링하려면 'spline'을 지정하십시오.

TT2 = retime(TT,'hourly','spline')
TT2=5×2 timetable
            Time             Temp     Pressure
    ____________________    ______    ________

    18-Dec-2015 07:00:00    37.228     30.124 
    18-Dec-2015 08:00:00    41.824     29.899 
    18-Dec-2015 09:00:00    45.694     30.029 
    18-Dec-2015 10:00:00    42.552      29.91 
    18-Dec-2015 11:00:00    39.808       29.8 

15분마다 측정한 기온과 맥박 판독값을 갖는 타임테이블을 생성합니다.

Time = [minutes(0):minutes(15):minutes(105)]';
Temp = [98;97.5;97.9;98.1;97.9;98;98.3;97.8];
Pulse = [80;75;73;68;69;65;72;71];
TT = timetable(Time,Temp,Pulse)
TT=8×2 timetable
     Time      Temp    Pulse
    _______    ____    _____

    0 min        98     80  
    15 min     97.5     75  
    30 min     97.9     73  
    45 min     98.1     68  
    60 min     97.9     69  
    75 min       98     65  
    90 min     98.3     72  
    105 min    97.8     71  

각 판독값의 평균을 한 시간 간격의 시간 구간마다 계산합니다. 시간 구간 기준으로 데이터를 집계할 때, 출력 타임테이블의 행 시간값은 시간 구간의 하한 경계값입니다.

TT2 = retime(TT,'hourly','mean')
TT2=2×2 timetable
     Time      Temp     Pulse
    ______    ______    _____

    0 min     97.875       74
    60 min        98    69.25

오전 9시의 측정값을 제외하면 대략 30분마다 측정한 시간, 기온 및 압력 판독값이 있는 타임테이블을 생성합니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:29:53';'2015-12-18 08:00:00';...
                 '2015-12-18 08:31:02';'2015-12-18 09:30:00'});
Temp = [37.3;41.9;45.7;39.8];
Pressure = [30.1;29.9;30.03;29.8];
TT1 = timetable(Time,Temp,Pressure)
TT1=4×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 07:29:53    37.3      30.1  
    18-Dec-2015 08:00:00    41.9      29.9  
    18-Dec-2015 08:31:02    45.7     30.03  
    18-Dec-2015 09:30:00    39.8      29.8  

시간 스텝을 30분으로 지정합니다. 30분은 미리 정의된 시간 스텝이 아니므로, 'TimeStep' 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 시간 스텝을 duration형 값으로 지정해야 합니다. 선형 보간을 사용하여 TT1의 데이터를 리샘플링합니다.

dt = minutes(30);
TT2 = retime(TT1,'regular','linear','TimeStep',dt)
TT2=6×2 timetable
            Time             Temp     Pressure
    ____________________    ______    ________

    18-Dec-2015 07:00:00    32.736     30.298 
    18-Dec-2015 07:30:00    37.318     30.099 
    18-Dec-2015 08:00:00      41.9       29.9 
    18-Dec-2015 08:30:00    45.573     30.026 
    18-Dec-2015 09:00:00    42.802     29.917 
    18-Dec-2015 09:30:00      39.8       29.8 

열 벡터 데이터를 사용하여 타임테이블을 생성합니다. 행 시간값은 10밀리초와 50밀리초 사이입니다.

Intensity = [100 98.7 95.2 101.4 99.1]';
Time = milliseconds([11 20 34 40.3 49.9])';
TT1 = timetable(Time,Intensity)
TT1=5×1 timetable
       Time       Intensity
    __________    _________

    0.011 sec         100  
    0.02 sec         98.7  
    0.034 sec        95.2  
    0.0403 sec      101.4  
    0.0499 sec       99.1  

100Hz의 샘플 레이트를 사용하여 TT1의 데이터를 리샘플링합니다.

TT2 = retime(TT1,'regular','linear','SampleRate',100)
TT2=5×1 timetable
      Time      Intensity
    ________    _________

    0.01 sec     100.14  
    0.02 sec       98.7  
    0.03 sec       96.2  
    0.04 sec      101.1  
    0.05 sec     99.076  

시간, 기온 및 압력 판독값을 포함하는 타임테이블을 생성합니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:29:53';'2015-12-18 08:00:00';...
                 '2015-12-18 08:31:02';'2015-12-18 09:30:00'});
Temp = [37.3;41.9;45.7;39.8];
Pressure = [30.1;29.9;30.03;29.8];
TT1 = timetable(Time,Temp,Pressure)
TT1=4×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 07:29:53    37.3      30.1  
    18-Dec-2015 08:00:00    41.9      29.9  
    18-Dec-2015 08:31:02    45.7     30.03  
    18-Dec-2015 09:30:00    39.8      29.8  

시간 벡터를 생성하고 벡터의 시간값에서 타임테이블 데이터를 보간합니다. 이 시간 벡터는 오전 8시에 시작합니다. 'TimeStep' 이름-값 쌍의 인수를 대신 사용할 경우, 출력 타임테이블은 오전 7시에 시작하게 됩니다. 시간 벡터를 사용하는 이유 중 하나는 출력 타임테이블이 사용자가 지정한 시간 구간을 가지며 지정한 시각에 시작하고 끝나도록 하기 위한 것입니다.

newTimes = [datetime('2015-12-18 08:00:00'):minutes(30):datetime('2015-12-18 09:30:00')];
TT2 = retime(TT1,newTimes,'linear')
TT2=4×2 timetable
            Time             Temp     Pressure
    ____________________    ______    ________

    18-Dec-2015 08:00:00      41.9       29.9 
    18-Dec-2015 08:30:00    45.573     30.026 
    18-Dec-2015 09:00:00    42.802     29.917 
    18-Dec-2015 09:30:00      39.8       29.8 

시간 및 풍속과 풍향 측정값을 포함하는 타임테이블을 생성합니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:00:00';'2015-12-18 08:03:47';...
                 '2015-12-18 09:00:00';'2015-12-18 10:00:00';...
                 '2015-12-18 10:59:34'});
WindSpeed = [13.4;6.5;7.3;8.5;2.3];
WindDirection = categorical({'NE';'N';'NE';'NW';'W'});
TT1 = timetable(Time,WindSpeed,WindDirection)
TT1=5×2 timetable
            Time            WindSpeed    WindDirection
    ____________________    _________    _____________

    18-Dec-2015 07:00:00      13.4            NE      
    18-Dec-2015 08:03:47       6.5            N       
    18-Dec-2015 09:00:00       7.3            NE      
    18-Dec-2015 10:00:00       8.5            NW      
    18-Dec-2015 10:59:34       2.3            W       

데이터를 한 시간 간격의 시간 벡터로 조정합니다. TT1에 시간 벡터에 대한 데이터가 없는 경우 대응하는 TT2의 위치에 누락 데이터 표시자를 삽입합니다.

TT2 = retime(TT1,'hourly')
TT2=5×2 timetable
            Time            WindSpeed    WindDirection
    ____________________    _________    _____________

    18-Dec-2015 07:00:00      13.4        NE          
    18-Dec-2015 08:00:00       NaN        <undefined> 
    18-Dec-2015 09:00:00       7.3        NE          
    18-Dec-2015 10:00:00       8.5        NW          
    18-Dec-2015 11:00:00       NaN        <undefined> 

타임테이블을 불러옵니다. retime 함수 및 서로 다른 변수에 각각 다른 계산법을 사용하여 타임테이블 변수를 조정합니다.

보스턴의 기온, 풍속 및 강우량 측정값을 포함하는 타임테이블을 불러옵니다.

load bostonTT
Boston
Boston=6×3 timetable
           Time            Temp    WindSpeed    Rain
    ___________________    ____    _________    ____

    2016-06-09 06:03:00    59.5       0.1       0.05
    2016-06-09 12:00:23      63       2.3       0.08
    2016-06-09 18:02:57    61.7       3.1       0.13
    2016-06-10 06:01:47    55.4       5.7       0.15
    2016-06-10 12:06:00    62.3       2.6       0.87
    2016-06-10 18:02:57    58.8       6.2       0.33

데이터를 조정하여 일 평균 기온, 풍속 및 강우량 합계를 산출합니다. retime은 모든 타임테이블 변수에 동일한 계산법을 적용합니다. 서로 다른 계산법을 적용하려면 타임테이블의 요소를 참조하여 변수를 선택하고, 각 계산법에 대해 retime을 호출하십시오.

BOS = Boston(:,{'Temp','WindSpeed'});
TT1 = retime(BOS,'daily','mean')
TT1=2×2 timetable
           Time             Temp     WindSpeed
    ___________________    ______    _________

    2016-06-09 00:00:00      61.4     1.8333  
    2016-06-10 00:00:00    58.833     4.8333  

BOS = Boston(:,'Rain');
TT2 = retime(BOS,'daily','sum')
TT2=2×1 timetable
           Time            Rain
    ___________________    ____

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

모든 결과값을 하나의 타임테이블로 결합하려면 TT1TT2를 결합하십시오.

TT = [TT1 TT2]
TT=2×3 timetable
           Time             Temp     WindSpeed    Rain
    ___________________    ______    _________    ____

    2016-06-09 00:00:00      61.4     1.8333      0.26
    2016-06-10 00:00:00    58.833     4.8333      1.35

타임테이블 데이터를 한 시간 간격의 구간으로 분류하겠습니다. 시간 구간의 상한 경계값, 즉 종료 시간을 행 시간값으로 지정합니다. 기본적으로 시간 구간의 하한 경계값, 즉 시작 시간이 행 시간값입니다.

15분마다 측정한 기온과 맥박 값을 갖는 타임테이블을 생성합니다.

Time = [minutes(15):minutes(15):minutes(105)]';
Temp = [97.5;97.9;98.1;97.9;98;98.3;97.8];
Pulse = [75;73;68;69;65;72;71];
TT = timetable(Time,Temp,Pulse)
TT=7×2 timetable
     Time      Temp    Pulse
    _______    ____    _____

    15 min     97.5     75  
    30 min     97.9     73  
    45 min     98.1     68  
    60 min     97.9     69  
    75 min       98     65  
    90 min     98.3     72  
    105 min    97.8     71  

각 판독값의 평균을 한 시간 간격의 시간 구간마다 계산합니다. 출력 타임테이블의 행 시간값을 시간 구간의 상한 경계값으로 지정합니다. 상한 경계값이 포함되었으므로, 60분 지점의 측정값이 첫 번째 시간 구간에 포함됩니다.

TT2 = retime(TT,'hourly','mean','IncludedEdge','right')
TT2=2×2 timetable
     Time       Temp     Pulse 
    _______    ______    ______

    60 min      97.85     71.25
    120 min    98.033    69.333

하한 경계값을 행 시간값으로 지정하여 평균을 구합니다. 60분 지점의 측정값은 이제 두 번째 시간 구간에 있으므로 평균값은 TT2의 평균값과 다릅니다.

TT3 = retime(TT,'hourly','mean')
TT3=2×2 timetable
     Time      Temp     Pulse
    ______    ______    _____

    0 min     97.833       72
    60 min        98    69.25

입력 인수

모두 축소

입력 타임테이블입니다.

출력 타임테이블에서 시간 간격을 주는 시간 스텝으로, 문자형 벡터로 지정됩니다. newTimeStep은 아래 표의 사전 정의된 시간 스텝 중 하나일 수 있습니다.

시간 스텝

설명

'yearly'

1년

'quarterly'

1사분기

'monthly'

1개월

'weekly'

1주

'daily'

1일

'hourly'

1시간

'minutely'

1분

'secondly'

1초

임의 크기의 시간 스텝으로, datetime형 스칼라 또는 duration형 스칼라로 지정됩니다.

데이터형: datetime | duration | calendarDuration

샘플 레이트로, 양의 숫자형 스칼라로 지정됩니다. Fs는 초당 샘플 수(Hz)를 지정합니다.

새로운 시간 벡터로, datetime형 벡터 또는 duration형 벡터로 지정됩니다. 새로운 시간 벡터는 열 벡터여야 합니다. newTimesTT1과 다른 개수의 행을 가질 수 있습니다.

타임테이블 데이터 조정 방법으로, 문자형 벡터, string형 스칼라 또는 함수 핸들로 지정됩니다. 나열된 방법 중 하나를 사용하여 TT1의 데이터를 조정할 수 있습니다.

채우기 방법

TT2의 행 시간값이 TT1의 행 시간값과 일치할 때 TT1의 행 데이터를 복사합니다. 그런 다음, TT2의 나머지 행을 누락된 데이터 표시자로 채웁니다.

나머지 행을 누락된 데이터 표시자 대신 상수로 채우려면 method'fillwithconstant'로 지정하고 'Constant' 이름-값 쌍의 인수를 사용하십시오.

방법

설명

'fillwithmissing'

공백을 누락된 데이터 표시자로 채웁니다(예: 숫자형 변수의 경우 NaN).

'fillwithconstant'

공백을 'Constant' 이름-값 쌍의 인수 값으로 채웁니다. 디폴트 값은 0입니다.

최근접이웃 방법

지정된 방법에 따라, TT1의 행 데이터를 행 시간값이 가장 근접하게 일치하는 TT2의 행으로 복사합니다. TT1은 행 시간값을 기준으로 정렬되어야 합니다.

방법

설명

'previous'

행 시간값 벡터의 끝 위치에서 시작하여, 입력 타임테이블의 이전 최근접이웃에서 데이터를 복사합니다. 중복된 행 시간값이 있는 경우 'previous'는 마지막 중복값을 나타냅니다.

'next'

행 시간값 벡터의 시작 위치에서 시작하여, 입력 타임테이블의 다음 최근접이웃에서 데이터를 복사합니다. 중복된 행 시간값이 있는 경우 'next'는 첫 번째 중복값을 나타냅니다.

'nearest'

입력 타임테이블의 최근접이웃에서 데이터를 복사합니다.

보간 방법

TT1의 인접한 행의 데이터 값에서 TT2의 데이터 값을 보간합니다. 입력 타임테이블은 고유하고 정렬되어 있는 행 시간값을 가져야 합니다. TT1의 첫 번째와 마지막 행 시간값을 넘어 데이터가 외삽되는 방법을 제어하려면 'EndValues' 이름-값 쌍의 인수를 사용하십시오.

방법

설명

'linear'

선형 보간을 사용합니다.

'spline'

구간별 3차 스플라인 보간을 사용합니다.

'pchip'

형태 보존 구간별 3차 보간을 사용합니다.

'makima'

아키마 3차 에르미트 다항식 변형 보간을 사용합니다.

집계 방법

TT2의 행 시간값으로 지정된 시간 구간별로 TT1의 행 데이터를 집계합니다. TT2의 각 행 시간값은 시간 구간의 하한 경계값이고, 연속된 다음 행 시간값은 상한 경계값입니다. 기본적으로 하한 경계값은 시간 구간에 포함됩니다. 시간 구간에 하한 또는 상한 경계값을 포함할지 여부를 제어하려면 'IncludedEdge' 이름-값 쌍의 인수를 사용하십시오.

시간 벡터 newTimes를 지정할 경우 newTimes는 오름차순으로 정렬되어야 합니다.

func를 제외한 아래 나열된 방법은 모두 NaN, NaT 및 기타 누락된 데이터 표시자를 생략합니다. 누락된 데이터 표시자를 포함하려면, func를 데이터를 집계할 때 누락된 데이터 표시자를 포함하는 함수에 대한 함수 핸들로 지정하십시오.

방법

설명

'sum'

각 시간 구간에 있는 값의 합을 구합니다.

'mean'

각 시간 구간에 있는 값의 평균을 구합니다.

'prod'

각 시간 구간에 있는 값의 곱을 구합니다.

'min'

각 시간 구간에 있는 값 중 최솟값을 구합니다.

'max'

각 시간 구간에 있는 값 중 최댓값을 구합니다.

'count'

각 시간 구간에 있는 값의 개수를 구합니다.

'firstvalue'

각 시간 구간의 첫 번째 값을 사용합니다.

'lastvalue'

각 시간 구간의 마지막 값을 사용합니다.

@func

함수 핸들로 지정된 함수를 사용합니다. 예를 들어, 각 시간 구간에 있는 값의 표준편차를 구하려면 @std를 사용합니다. func는 스칼라이거나 행 벡터인 출력 인수를 반환해야 하며 빈 입력값을 받아야 합니다.

디폴트 방법

디폴트 방법은 method를 지정하지 않은 것과 동일합니다.

방법

설명

'default'(디폴트 값)

공백을 누락된 데이터 표시자로 채우거나, 변수에 대한 방법이 입력 타임테이블의 VariableContinuity 속성으로 지정된 경우 각 변수에 맞는 방법을 사용합니다.

이름-값 쌍의 인수

선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. Name은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1,...,NameN,ValueN과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.

예: TT2 = retime(TT1,newTimes,'Constant',-1)은 타임테이블 TT2를 생성하고 TT1의 행 시간값과 일치하지 않는 행 시간값을 갖는 TT2의 행 요소에 값 -1을 할당합니다.

방법이 'fillwithconstant'인 경우 공백을 채우는 값으로, 'Constant'와 함께 배열이 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 디폴트 값은 0입니다. 'Constant'로 지정된 값의 데이터형은 타임테이블 변수의 데이터형과 호환되어야 합니다.

예: TT2 = retime(TT1,'hourly','fillwithconstant','Constant','NONE')TT2의 모든 변수가 텍스트를 포함할 경우 TT2의 공백을 문자형 벡터 'NONE'으로 채웁니다.

보간 방법을 사용할 경우 외삽 방법으로, 'EndValues'와 함께 'extrap' 또는 배열이 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 배열을 지정할 경우 배열의 데이터형은 모든 타임테이블 변수와 호환되어야 합니다.

방법

설명

'extrap'(디폴트 값)

method 입력 인수로 지정된 방법을 사용하여 외삽합니다.

배열

입력 행 시간값의 범위를 벗어난 공백을 배열로 채워서 외삽합니다.

예: TT2 = retime(TT1,'daily','previous','EndValues',1000)TT2의 공백을 이전 행 시간값으로 채웁니다. 여기서 TT2의 행 시간값은 TT1의 행 시간값 범위 내에 있으며, TT2에 범위 이외의 행 시간값이 있을 경우, 값 1000을 갖습니다.

각 시간 구간에 포함할 경계값으로, 'IncludedEdge'와 함께 'left' 또는 'right'가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. TT2의 각 행 시간값은 시간 구간의 하한 경계값이고, 연속된 다음 행 시간값은 상한 경계값입니다.

포함할 경계값

설명

'left'(디폴트 값)

모든 Bin은 하한 Bin 경계값을 포함합니다. 단 양쪽 Bin 경계값을 모두 포함하는 마지막 Bin은 예외입니다.

'right'

모든 Bin이 상한 Bin 경계값을 포함합니다. 단, 양쪽 경계값을 모두 포함하는 첫 번째 Bin은 예외입니다.

'left'를 지정할 경우 시간 구간은 하한 경계값을 포함합니다. 단 양쪽 구간 경계값을 모두 포함하는 마지막 구간은 예외입니다. 'right'를 지정할 경우 시간 구간은 상한 경계값을 포함합니다. 단, 양쪽 구간 경계값을 모두 포함하는 첫 번째 구간은 예외입니다.

예: TT2 = retime(TT1,'hourly','mean','IncludedEdge','right')는 각 시간 구간의 상한 구간 경계값을 포함합니다.

호환성 관련 고려 사항

모두 확장

R2018b부터 권장되지 않음

확장 기능

R2016b에 개발됨