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不規則にサンプリングされたデータの識別

この例では、ThingSpeak™ チャネルの不規則にサンプリングされたデータを識別する方法を説明します。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 のチャネル 12397 には、マサチューセッツ州ネイティックにある MathWorks® の気象計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 Field 4 には気温データが含まれています。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 の最後の 60 分間のデータは、data に timetable として格納されます。関数 isregular を使用して、チャネルのデータが定期的にサンプリングされているかどうかをチェックします。データが不規則にサンプリングされている場合は、時間の差異が表示されます。

regularFlag = isregular(data,'Time')
regularFlag =

  logical

   0
if ~regularFlag
    display(diff(data.Timestamps))
end
 4×1 duration array

   00:01:01
   00:01:01
   00:01:00
   00:01:02

参考

関数