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Identifier les données échantillonnées de manière irrégulière

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Cet exemple montre comment identifier des données échantillonnées de manière irrégulière dans un canal ThingSpeak ™. Vous pouvez appliquer des algorithmes de prétraitement et d'analyse de données sur des données échantillonnées régulièrement. Par conséquent, il est important d'être averti lorsque l'intervalle de temps entre les mesures devient irrégulier. Cette irrégularité peut indiquer une défaillance du capteur ou d'autres problèmes avec la configuration de mesure. Des données échantillonnées de manière irrégulière entraînent également une perte de données pour les analyses ultérieures.

Lire les données

Le canal ThingSpeak 12397 contient des données de la station météo MathWorks®, située à Natick, Massachusetts. Les données sont collectées une fois par minute. Le champ 4 du canal contient les données de température de l'air. Lisez les données de température de l'air du canal 12397 à l'aide de la fonction thingSpeakRead pour vérifier les données échantillonnées de manière irrégulière. 

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

Vérifier les données échantillonnées de manière irrégulière

Les données du canal 12397 pour les 60 dernières minutes sont stockées dans les données sous forme de timetable. Utilisez la fonction isregular pour vérifier si les données du canal sont régulièrement échantillonnées. Si les données sont échantillonnées de manière irrégulière, affichez la différence de temps.

regularFlag = isregular(data,'Time')

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

Voir aussi

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