已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，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，我们可以使用`fillmissing`函数配合循环结构来实现昼夜平均法(MDT)填充缺失值。下面是一个简单的示例代码，假设你的数据存储在一个名为`carbon_flux`的矩阵中，其中行代表时间点，列代表各个观测站的数据：

% 假设 carbon_flux 是你的30分钟数据，缺失值用NaN表示
data = carbon_flux; % 将你的数据复制到变量data中

% 确定需要处理的时间长度（一天）
day_length_hours = 24;
half_day_length_minutes = day_length_hours * 60 / 2;

% 定义填充函数，这里采用昼夜平均法
function filled_data = mdt_fill(data)
    % 初始化空数组用于存储完整的一天数据
    full_day_data = zeros(day_length_hours + half_day_length_minutes, size(data, 2));
    
    % 遍历一天的时间点
    for i = 1:day_length_hours
        % 获取当前时间段内的数据
        start_index = (i - 1) * half_day_length_minutes + 1;
        end_index = start_index + half_day_length_minutes - 1;
        
        % 如果这段时间段内有缺失值，则使用前后30分钟的平均值填补
        if any(isnan(data(start_index:end_index, :)))
            valid_data = data(~isnan(data(start_index:end_index, :)), :);
            mean_value = mean(valid_data, 'omit', NaN);
            full_day_data(i:i+half_day_length_minutes-1, :) = fillmissing(mean_value, 'previous');
        else
            full_day_data(start_index:start_index+half_day_length_minutes-1, :) = data(start_index:end_index, :);
        end
    end
    
    % 提取完整的30分钟数据
    filled_data = full_day_data(1:half_day_length_minutes, :);
end

% 调用MDT函数并保存结果到新的变量filled_data
filled_data = mdt_fill(data);