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我正在处理来自记录器的 1Hz 时间戳（变量 'timestamp_1hz'），该记录器并非每秒都在同一时间记录（差异从 0.984 到 1.094 不等，但如果记录器打嗝，有时是 0.5 或几秒）。1Hz数据集用于构建10分钟平均数据集，每10分钟间隔必须有600条记录。因为记录器并不是每秒都在同一时间记录，所以时间戳会慢慢漂移到 1 秒标记。当时间戳超过 0 标记以及 0.5 标记时，就会出现问题。

我尝试了各种方法来预处理时间戳。它们之间大约 1 秒的时间戳应该被认为是有效的。一些例子包括：

% simple
% this screws up around half second and full second values    
rawseconds = raw_1hz_new(:,6)+(raw_1hz_new(:,7)./1000);
rawsecondstest = rawseconds;
    rawsecondstest(:,1) = floor(rawseconds(:,1))+ rawseconds(1,1);

% more complicated
% this screws up if there is missing data, then the issue compounds because k+1 timestamp is dependent on k timestamp
rawseconds = raw_1hz_new(:,6)+(raw_1hz_new(:,7)./1000);
 A = diff(rawseconds);
    numcheck = rawseconds(1,1);
    integ = floor(numcheck);
    fract = numcheck-integ;
    if fract>0.5
        rawseconds(1,1) = rawseconds(1,1)-0.5;
    end
 for k=2:length(rawseconds)
        rawsecondstest(k,1) =  rawsecondstest(k-1,1)+round(A(k-1,1)); 
end

我想预处理时间戳，然后使用“相交”将其与连续的 1Hz 时间戳进行比较，以找到丢失、重复等数据，例如：

 % pull out the time stamp (round to 1hz and convert to serial number)
timestamp_1hz=round((datenum(raw_1hz_new(:,[1:6])))*86400)/86400;

% calculate new start time and end time to find contig time
starttime=min(timestamp_1hz);
endtime=max(timestamp_1hz);

% determine the contig time
contigtime=round([floor(mean([starttime endtime])):1/86400:ceil(mean([starttime endtime]))-1/86400]'*86400)/86400;
% find indices where logger time stamp matches real time and puts
% the indices of a and b
clear Ia Ib Ic Id
[~,Ia,Ib]=intersect(timestamp_1hz,contigtime);
% find indices where there is a value in real time that is not in
% logger time
[~,Ic] = setdiff(contigtime,timestamp_1hz);
% finds the indices that are unique
[~,Id] = unique(timestamp_1hz);

您可以在此处下载 10 天的 raw_1hz_new 时间戳。任何帮助或提示将不胜感激！

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1 回答 1

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您遇到的问题是您不能简单地将这些标记与时间列表匹配，因为您可能期望在秒 = 1000、1001、1002 处有一组数据点，但如果有更早的信号点，您可能完全有1000.5、1001.5、1002.5 处的合法数据。

如果您想要的只是有效时间列表/它们在您的系列中的位置，为什么不只是类似（以秒为单位的时间）：

A = diff(times); % difference between times
n = find(abs(A-1)<0.1) % change 0.1 to whatever your tolerance is
times2 = times(n+1);

times2 应该是所有时间戳的列表，其中上一个时间戳大约是 1 秒前 - 适用于我构建的一小部分假数据，没有在你的上尝试过。（供将来参考：提供一小部分数据会更有帮助，例如，只有几分钟的价值，您知道其中包含一个光点）。

然后，我将获取有效时间戳列表并将其分成 10 分钟的部分进行平均，计算在每个部分中获得了多少有效时间戳。如果它正常工作，您最终应该不会超过 600 - 但如果偶尔出现问题，也不会少很多。

于 2013-07-25T10:51:53.897 回答