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不規則にサンプリングされたデータの識別

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この例では、 ThingSpeak™チャネルで不規則にサンプリングされたデータを識別する方法を示します。データの前処理アルゴリズムとデータ解析アルゴリズムは、定期的にサンプリングされたデータに適用できます。したがって、測定間の時間間隔が不規則になったときに通知を受けることが重要です。この不規則性は、センサーの故障や測定設定に関する他の問題を示している可能性があります。また、サンプリングされたデータが不規則な場合、以降の解析用のデータを失うことにもつながります。

データの読み取り

ThingSpeak チャネル 12397 には、マサチューセッツ州ネイティックにある MathWorks® 気象計からのデータが含まれています。データは 1 分ごとに収集されます。チャネルのフィールド 4 には気温データが含まれます。関数 thingSpeakRead を使用してチャネル 12397 からの気温データを読み取り、不規則にサンプリングされたデータを確認します。 

data = thingSpeakRead(12397,'NumMin',5,'Fields',4,'outputFormat','timetable');

不規則にサンプリングされたデータのチェック

チャネル12397 の過去 60 分間のデータがタイムテーブルとしてデータに保存されます。関数 isregular を使用して、チャネル データが一様に分布しているかどうかチェックします。データが不規則にサンプリングされている場合は、時間差を表示します。

regularFlag = isregular(data,'Time')

if ~regularFlag
    display(diff(data.Timestamps))
end

参考

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