经剔除摩擦风速一天包含48个数据，每个数据为30min均值，其中缺失值的半小时尺度的碳通量数据，一共有30t天数据利用matlab编辑昼夜平均法（MDT）的代码插 补 缺 失 的t碳 通 量 数 据，请帮我编辑具体的MDT代码。

在MATLAB中，使用"Mean Difference Technique" (MDT) 来填充缺失值是一种常见的数据插补方法。假设你有一个名为`data`的30天x48小时的数据矩阵，其中包含了30分钟的平均值，你需要按照这种技术填充那些缺失的碳通量数据。这里是一个简单的示例代码：

% 假设data是你的原始数据矩阵
data = ...; % 请替换为实际数据

% 首先，检查并标记缺失值
is_missing =.isnan(data); % 使用isnan函数找到所有缺失值

% 计算每个小时的非缺失值平均值
hourly_avg = accumarray(reshape([row(is_missing) col(is_missing)], [], 2), data(is_missing), 'mean'); % row和col获取行和列索引

% 创建一个全零矩阵用于存储结果
filled_data = zeros(size(data));

% 使用MDT填充缺失值
for i = 1:size(data, 2) % 遍历所有小时
    for j = 1:size(data, 1) % 遍历所有日期
        if is_missing(j, i)
            % 找到该小时的前一个和后一个非缺失的值
            prev_hour = max(1, i - 1);
            next_hour = min(i + 1, size(hourly_avg, 1));
            
            % 如果有可用的邻近值，则计算平均差值
            if prev_hour < next_hour
                diff = mean(hourly_avg(prev_hour, :), hourly_avg(next_hour, :)) * 30; % 乘以30表示30分钟的平均
                filled_data(j, i) = data(j, i - 1) + diff;
            else
                % 如果无邻近非缺失值，可以选择其他插补方法，如线性插补或者使用前一个或后一个值
                filled_data(j, i) = data(j, i - 1); % 这里只用前一个值作为默认处理
            end
        else
            filled_data(j, i) = data(j, i); % 保留非缺失值不变
        end
    end
end

% 现在filled_data就是填充了缺失值后的矩阵

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中你可能需要根据你的数据特性以及对插补的要求调整代码。此外，这个代码假设数据是以小时为单位的，并且在同一小时内连续的数据是完整的。