1

我有一个数据集，它包含大约 1000 个 150 万行文件，每个文件有 6 列。这些文件来自大约 50 个气象站。理论上，所有电台都是时间同步的。我已将来自 50 个站点中的每个站点的数据存储在 Matlab 中的单元阵列中。每个站都有一个与文件对应的元胞数组的元胞数组。也就是说，Station 1 在元胞数组#1 中，元胞数组#1 具有与文件数量对应的 X 个元胞数组。然后每个都包含实际数据。我想将所有数据放到一个位置，第一列是“时间”，其他 50 列是站。我不需要 6 列中的所有数据。然而。我的策略是创建一个单元格数组，其中包含所有可能时间的列，后跟 50 个空列，数据将被放入其中。然后我查看每个文件，

我进行转换的代码如下所示：

% One-second time data in datenum format

    times = datenum(2011,11,20,0,0,0:TotalSeconds)';

    % The number of files associated with each station

    AllLengths = cellfun(@length,TotalData);

% Preallocating irradiance cell array

    IrradianceData = cell(length(times),length(AllLengths)+1);

% Loop through the times (November 20, 2011, 00:00:00 to present) and find common times from the data


for ii = 1:length(AllLengths)

    for jj = 1:AllLengths(ii)
         % This finds the indices of the times within the station file
        [~,IdxData,Idxtimes] = intersect(TotalData{ii,1}{jj,1}(:,1),times);

         % This adds the irradiance values to another cell array
         % Can I do this more efficiently?

        for kk = 1:length(Idxtimes)
        IrradianceData{Idxtimes(kk),ii+1} = TotalData{ii,1}{jj,1}(IdxData(kk),5);
        end
    end

end

有什么方法可以搜索数据文件，并以矢量化方式将相关数据添加到元胞数组中？它现在的设置方式非常缓慢。我会很感激任何建议。

4

0 回答 0