如何在 Matlab 中取 n 天的数据平均值来匹配另一个时间序列？

Question

我有每日时间序列数据，我想计算该数据的 5 天平均值，同时检索每个 5 天平均值的相应开始日期。例如：

x = [732099 732100 732101 732102 732103 732104 732105 732106 732107 732108];
y=  [1 5 3 4 6 2 3 5 6 8]; 

x 和 y 实际上的大小为 92x1。

首先，当这个时间序列数据不能被 5 整除时，我如何计算 5 天平均值？最终，我想计算“跳跃平均值”，其中平均值不是连续计算的（例如，6 月 1 日至 5 日、6 月 6 日至 10 日等）。

我尝试过以下操作：

Pentad_avg = mean(reshape(y(1:90),5,[]))'; %manually adjusted to be divisible by 5
Pentad_dt = x(1:5:90); %select every 5th day for time

但是，Pentad_dt 给了我日期 01-Jun-2004 和 06-Jun-2004 作为输出。而且，这让我想到了第二点。

我正在寻找与另一个时间序列的 5 天平均值相对应的 x 和 y 的 5 天平均值。第二个时间序列具有从 2004 年 6 月 15 日到 2004 年 8 月 29 日（而不是从 2004 年 6 月 1 日开始）的 5 天平均数据。最终，我如何调整这两个时间序列之间的日期和 5 天平均值？

Answer 1

两个时间序列之间的同步可以使用timeseries object 来完成。将您的数据放入一个对象允许 Matlab 智能地处理它。最有用的是为您的使用添加了synchronize 方法。

您需要确保在每个时间序列对象上正确设置时间向量。

如下所示：

ts1 = timeseries(y,datestr(x));
ts2 = timeseries(OtherData,OtherTimes);
[ts1 ts2] = synchronize(ts1,ts2,'Uniform','Interval',5);

这应该会返回给您每个与相同时间对齐的时间序列。您还可以使用resample 方法指定一个特定的时间向量来对齐时间序列。