시계열 객체

시간 종속적 데이터를 포함하는 timeseries 객체 생성, 수정 및 분석

timeseries 객체는 그 속성 내에 동적 과정을 설명하는 데이터와 시간 정보를 포함합니다. timeseries 객체 함수를 사용하여 시계열을 생성 및 수정하고, 시계열의 동작을 분석할 수 있습니다.

timeseries 객체 대신 타임테이블을 사용해 보십시오. 이 경우 타임스탬프가 지정된 데이터를 열 방향 데이터 변수로 저장할 수 있습니다. 또한 시간 관련 함수를 사용하여 타임테이블을 정렬하고, 결합하고, 하나 이상의 타임테이블에 대해 계산을 수행할 수 있습니다.

함수

모두 확장

생성, 수정 및 플로팅하기

`timeseries`	`timeseries` 객체 생성
`addevent`	`timeseries`에 이벤트 추가
`addsample`	Add data sample to `timeseries` object
`append`	Concatenate `timeseries` objects in time
`delevent`	`timeseries`에서 이벤트 제거
`delsample`	Remove sample from `timeseries` object
`detrend`	Subtract mean or best-fit line from `timeseries` object
`filter`	Modify frequency content of `timeseries` objects
`idealfilter`	`timeseries` ideal filter
`plot`	`timeseries` 플로팅
`resample`	`timeseries` 시간 벡터 리샘플링
`set`	Set `timeseries` properties
`setabstime`	Set `timeseries` times as date character vectors
`setinterpmethod`	Set default interpolation method for `timeseries` object
`setuniformtime`	Modify uniform `timeseries` time vector
`synchronize`	Synchronize and resample two `timeseries` objects using common time vector

쿼리하기

`get`	Query `timeseries` properties
`getabstime`	Convert `timeseries` time vector to cell array
`getdatasamples`	Access `timeseries` data samples
`getdatasamplesize`	`timeseries` data sample size
`getinterpmethod`	`timeseries` interpolation method
`getqualitydesc`	`timeseries` data quality
`getsamples`	Subset of `timeseries`
`getsampleusingtime`	Subset of `timeseries` data
`gettsafteratevent`	이벤트 발생 시점 또는 이후의 `timeseries` 만들기
`gettsafterevent`	이벤트 이후에 발생하는 `timeseries` 만들기
`gettsatevent`	이벤트 발생 시점의 `timeseries` 만들기
`gettsbeforeatevent`	이벤트 발생 시점 또는 이전의 `timeseries` 만들기
`gettsbeforeevent`	이벤트 발생 시점 이전의 `timeseries` 만들기
`gettsbetweenevents`	두 이벤트 사이의 `timeseries` 만들기

기술 통계량

`iqr`	Interquartile range of `timeseries` data
`max`	Maximum of `timeseries` data
`mean`	Mean of `timeseries` data
`median`	Median of `timeseries` data
`min`	Minimum of `timeseries` data
`std`	Standard deviation of `timeseries` data
`sum`	Sum of `timeseries` data
`var`	Variance of `timeseries` data