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std

timeseries 数据的标准差

说明

示例

tsstd = std(ts) 返回 timeseries 对象中数据的标准差。

tsstd = std(ts,Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参数指定在计算标准差时的其他选项。例如,tsstd = std(ts,'Quality',-99,'MissingData','remove') 将 -99 定义为缺失样本质量代码,并在计算标准差之前删除缺失样本。

示例

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创建一个 timeseries 对象并计算样本数据的标准差。

ts = timeseries((1:10)');
tsstd = std(ts)
tsstd = 3.0277

输入参数

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输入 timeseries,指定为标量。

数据类型: timeseries

名称-值对组参数

指定可选的、以逗号分隔的 Name,Value 对组参数。Name 为参数名称,Value 为对应的值。Name 必须放在引号中。您可采用任意顺序指定多个名称-值对组参数,如 Name1,Value1,...,NameN,ValueN 所示。

示例: tsstd = std(ts,'Quality',-99,'MissingData','remove')

缺失值指示符,指定由从 -128 到 127 的整数构成的标量、向量、矩阵或多维数组。每个元素都是一个质量代码,将被视为缺失数据。

默认情况下,缺失数据会在计算之前删除。要对数据进行插值而不是删除数据,请指定名称-值对组 'MissingData','interpolation'

数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

缺失数据方法,指定为 'remove' 以删除缺失值,或指定为 'interpolate' 以通过对数据进行插值来填充缺失值。指定 'Quality' 名称-值对组来指示哪些数据样本被视为缺失。

权重,指定为 'none''time'
指定 'time' 时,时间值越大,则权重越大。

算法

MATLAB® 通过以下方式确定权重:

  1. 根据时间值的顺序将权重附加到每个时间值,如下所示:

    • 第一个时间点 - 第一个时间间隔的持续时间 (t(2) - t(1))

    • 既不是第一个也不是最后一个的时间点 - 上一个时间间隔的中点到下一个时间间隔的中点的持续时间 ((t(k + 1) - t(k))/2 + (t(k) - t(k - 1))/2)

    • 最后一个时间点 - 最后一个时间间隔的持续时间 (t(end) - t(end - 1))

  2. 通过把每个权重除以所有权重的均值对每个时间的权重进行归一化。

    注意

    如果对 timeseries 对象进行均匀采样,则每个时间的归一化权重为 1.0。因此,时间权重无效。

  3. 将每个时间的数据乘以其归一化权重。

另请参阅

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在 R2006a 之前推出