活动介绍

%% 0. 环境准备 clc;clear;close all %% 1. 读取原始车流数据 % 假设 Excel 中有 5 列:Time NS SN EW WE % 其中 Time 为绝对时间或 “yyyy-mm-dd HH:MM:SS” 字符串 fileName = '附件2.csv'; %←改成自己的文件 sheet = 1; %或改成具体工作表名 rawTbl = readtable(fileName); % % 把时间列转为 datetime 方便处理 rawTbl.Time = datetime(rawTbl.Time,'InputFormat','yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); %% 2. 定义时段并汇总总流量 % 例:0-6、6-9、9-16、16-19、19-24 共 5 个时段 edges = [0 6 9 16 19 24]; % 每个端点单位:小时 labels = {'0-6','6-9','9-16','16-19','19-24'}; % 根据小时把每条记录归属到时段 rawTbl.Period = discretize(hour(rawTbl.Time),edges,'categorical',labels); % 求各时段 4 个方向的总车流 (也可改成 mean, median 等) sumTbl = varfun(@sum,rawTbl,... 'InputVariables',{'NS','SN','EW','WE'},... 'GroupingVariables','Period'); % 为方便后续计算,把表转为矩阵 periods = sumTbl.Period; % 时段类别 totalFlow = [sumTbl.sum_NS, ... sumTbl.sum_SN, ... sumTbl.sum_EW, ... sumTbl.sum_WE]; % 行=时段,列=方向 %% 3. 固定转向比例 (左转/直行/右转) % 比例之和必须为 1,可以按方向分别设定 % [ L S R ] ratio.NS = [0.20 0.60 0.20]; % 北→南方向车辆 ratio.SN = [0.25 0.55 0.20]; % 南→北 ratio.EW = [0.15 0.60 0.25]; % 东→西 ratio.WE = [0.15 0.60 0.25]; % 西→东 ratioMat = [ratio.NS; % 方向顺序需与 totalFlow 列一致 ratio.SN; ratio.EW; ratio.WE]; % 4×3 矩阵 (方向×{L,S,R}) %% 4. 计算各时段“左/直/右”车流 % 目标:得到 size = 时段×(方向*3) [nPeriod,~] = size(totalFlow); % 时段数 flowLSR = zeros(nPeriod,4,3); % 3 维:时段×方向×{L,S,R} for dir = 1:4 % 4 个方向 flowLSR(:,dir,:) = totalFlow(:,dir).*ratioMat(dir,:); end % 可再把数据拉平成二维表格,方便输出 % (时段, {NS_L,NS_S,NS_R, SN_L, … WE_R}) flow2D = reshape(permute(flowLSR,[1 3 2]),nPeriod,[]) ; %% 5. 绘制柱状图 (每个时段一幅,或多系列并排绘制) % 下面示例使用“堆叠柱状图 + 子图”:每幅子图表示一个时段, % 纵轴单位:pcu/h (或 veh/h) dirName = {'NS','SN','EW','WE'}; movName = {'Left','Straight','Right'}; clr = lines(3); % 三种颜色 figure('Units','normalized','Position',[0.06 0.08 0.88 0.82]); for p = 1:nPeriod subplot(nPeriod,1,p) hold on % 画每个方向的 L,S,R 三段堆叠柱 for d = 1:4 barData = squeeze(flowLSR(p,d,:))'; bh = bar(d,barData(1),'stacked','FaceColor',clr(1,:)); % Left bh = bar(d,barData(2),'stacked','FaceColor',clr(2,:)); % add Straight bh = bar(d,barData(3),'stacked','FaceColor',clr(3,:)); % add Right endtitle(['Period ',char(periods(p))]) ylabel('Flow (veh/h)') set(gca,'XTick',1:4,'XTickLabel',dirName) if p==1 legend(movName,'Location','northoutside','Orientation','horizontal') end box on end sgtitle('Each period – Left / Straight / Right flow (fixed turn ratios)') %% —— 至此已满足题目“计算并绘制柱状图”的全部要求 ——警告: 在为表创建变量名称之前,对文件中的列标题进行了修改,以使其成为有效的 MATLAB 标识符。原始列标题保存在 VariableDescriptions 属性中。 将 'VariableNamingRule' 设置为 'preserve' 以使用原始列标题作为表变量名称。 错误使用 . 无法识别表变量名称 'Time'。 出错 untitled233 (第 11 行) rawTbl.Time = datetime(rawTbl.Time,'InputFormat','yyyy-MM-dd HH:mm:ss');

时间: 2025-07-19 18:31:53 浏览: 9
<think>我们遇到了一个错误:在读取CSV文件后,尝试访问表(table)中的'Time'列时,MATLAB报告该变量不存在。这通常是由以下原因之一引起的: 1. **变量名不匹配**:CSV文件中的列名可能与代码中使用的变量名不完全一致(例如,大小写、空格或特殊字符的差异)。 2. **读取时未保留变量名**:在读取CSV文件时,可能没有正确设置参数以保留列名。 3. **文件格式问题**:CSV文件的第一行(列名行)可能存在问题,导致MATLAB无法正确解析列名。 ### 解决步骤 #### 步骤1: 检查CSV文件的实际列名 我们可以先使用`readtable`函数读取文件,但不指定变量名,然后查看MATLAB自动赋予的变量名是什么。 ```matlab % 读取CSV文件,不指定变量名 rawTbl = readtable('附件2.csv'); % 显示表的前几行和变量名 head(rawTbl) disp(rawTbl.Properties.VariableNames) ``` 运行这段代码后,观察命令窗口中显示的变量名。注意查看时间列对应的变量名是什么(可能是'Time'、'time'、'Timestamp'等)。 #### 步骤2: 确保列名匹配 假设我们发现时间列的实际变量名为`Timestamp`(如之前代码中所示),那么我们应该使用这个正确的变量名。 ```matlab % 正确的方式:使用实际的变量名 ts = datetime(rawTbl.Timestamp, 'InputFormat','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSS'); ``` #### 步骤3: 在读取时指定变量名 如果CSV文件没有列名(即第一行就是数据),我们可以在读取时指定变量名。 ```matlab % 如果CSV没有表头,则指定变量名 opts = detectImportOptions('附件2.csv'); opts.VariableNames = {'VehicleType','Time','ID','Location'}; % 按照列的顺序指定 rawTbl = readtable('附件2.csv', opts); ``` #### 步骤4: 处理列名中的空格或特殊字符 如果列名中包含空格(如"Time "),MATLAB会自动将空格替换为下划线("Time_")。我们可以通过修改变量名来解决。 ```matlab % 修正变量名中的空格 rawTbl.Properties.VariableNames = strrep(rawTbl.Properties.VariableNames, ' ', '_'); % 或者直接重命名 rawTbl.Properties.VariableNames{'Time_'} = 'Time'; ``` #### 步骤5: 使用大小写不敏感的访问 MATLAB的表变量名是区分大小写的。如果变量名是'time'(小写),而代码中使用的是'Time'(首字母大写),也会导致错误。我们可以统一变量名的大小写。 ```matlab % 将变量名全部转为小写 rawTbl.Properties.VariableNames = lower(rawTbl.Properties.VariableNames); % 然后使用小写的变量名 ts = datetime(rawTbl.time, 'InputFormat','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSS'); ``` ### 完整修复示例 假设我们发现CSV文件中的时间列名为`Timestamp`(注意大小写),那么正确的代码应该如下: ```matlab % 读取CSV文件,保留原始变量名 data = readtable('附件2.csv'); % 显示变量名以确认 disp(data.Properties.VariableNames) % 如果变量名是'Timestamp'(注意大小写) ts = datetime(data.Timestamp, 'InputFormat','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSS'); ``` 如果变量名是`time`(小写),则: ```matlab ts = datetime(data.time, 'InputFormat','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSS'); ``` ### 错误处理 如果上述方法都不能解决问题,可以在尝试访问变量之前检查变量名是否存在: ```matlab if ismember('Time', data.Properties.VariableNames) ts = datetime(data.Time, 'InputFormat','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSS'); else % 列出所有变量名,帮助调试 disp('变量名不存在。表中存在的变量名为:'); disp(data.Properties.VariableNames); error('无法找到Time列'); end ``` ### 总结 修复此错误的关键是确保代码中引用的变量名与CSV文件中的列名完全一致(包括大小写和空格)。通过使用`readtable`读取后立即检查变量名,可以快速定位问题所在。 §§相关问题§§ 1. MATLAB读取CSV文件时如何自定义列名? 2. 如何处理CSV文件中的时间格式解析错误? 3. 如何批量修改MATLAB表中的变量名? 4. 在MATLAB中如何合并多个CSV文件的数据?</think>### 解决 MATLAB 读取 CSV 后 'Time' 列不存在的问题 您在尝试访问 `rawTbl.Time` 时遇到的错误通常由以下原因引起: 1. CSV 文件实际列名与代码中使用的名称不匹配 2. 读取时未正确处理表头 3. 列名包含隐藏字符或空格 #### 修复步骤: ```matlab %% 1. 正确读取CSV并验证列名 % 使用 detectImportOptions 确保正确解析表头 opts = detectImportOptions('附件2.csv'); rawTbl = readtable('附件2.csv', opts); % 显示实际列名(关键诊断步骤) disp('实际列名:'); disp(rawTbl.Properties.VariableNames) %% 2. 列名修正方案 % 情况1:列名有大小写差异(如'time'替代'Time') if ismember('time', rawTbl.Properties.VariableNames) rawTbl.Properties.VariableNames{'time'} = 'Time'; end % 情况2:列名包含空格(如' Time') if ismember('Time', rawTbl.Properties.VariableNames) % MATLAB 自动将空格转为下划线 rawTbl.Properties.VariableNames{'Time_'} = 'Time'; end % 情况3:完全缺失列名 if ~ismember('Time', rawTbl.Properties.VariableNames) % 手动指定列名(假设第2列是时间) opts.VariableNames = {'VehicleType','Time','ID','Location'}; rawTbl = readtable('附件2.csv', opts); end %% 3. 时间解析(修复后) try % 使用正确的输入格式 rawTbl.Time = datetime(rawTbl.Time, 'InputFormat','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSS'); catch ME % 错误处理:显示原始数据样本 disp('时间列前5行原始值:'); disp(rawTbl.Time(1:5)) error('时间解析失败: %s', ME.message); end %% 4. 验证修复 disp('修复后列名:'); disp(rawTbl.Properties.VariableNames) head(rawTbl) % 显示前8行验证 ``` #### 关键诊断技巧: 1. **列名检查**: ```matlab % 获取所有列名 colNames = rawTbl.Properties.VariableNames; % 查找包含"time"的列(不区分大小写) timeIdx = find(contains(lower(colNames), 'time')); ``` 2. **特殊字符处理**: ```matlab % 移除列名中的非字母字符 cleanNames = regexprep(colNames, '[^a-zA-Z]', ''); rawTbl.Properties.VariableNames = cleanNames; ``` 3. **备用读取方式**: ```matlab % 忽略表头直接读取 rawTbl = readtable('附件2.csv', 'ReadVariableNames', false); rawTbl.Properties.VariableNames = {'Col1','Time','Col3','Col4'}; ``` #### 常见问题解决方案: | 问题类型 | 检测方法 | 修复代码 | |---------|---------|---------| | 大小写问题 | `ismember('time', lower(colNames))` | `rawTbl.Properties.VariableNames{idx} = 'Time';` | | 隐藏空格 | `contains(colNames, ' ')` | `rawTbl.Properties.VariableNames = strtrim(colNames);` | | 格式错误 | 检查 `rawTbl.Time(1)` 的值 | 更新 `InputFormat` 匹配实际格式 | | 缺失列 | `size(rawTbl,2) < 4` | 手动指定列名 `opts.VariableNames` | #### 时间格式说明: 如果您的CSV使用非标准时间格式,需调整输入格式: ```matlab % 示例格式匹配: % 格式1: 2024-04-01T08:30:45 -> 'yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss' % 格式2: 01/04/2024 8.30.45 AM -> 'dd/MM/yyyy h.mm.ss a' ``` > **诊断提示**:运行 `disp(class(rawTbl.Time))` 查看时间列的数据类型。如果显示 `cell`,说明需要文本转换;如果显示 `datetime`,则已正确解析[^1]。
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%% 0. 环境准备 clc;clear;close all %% 1. 读取原始车流数据 % 假设 Excel 中有 5 列:Time NS SN EW WE % 其中 Time 为绝对时间或 “yyyy-mm-dd HH:MM:SS” 字符串 fileName = '附件2.csv'; %←改成自己的文件 sheet = 1; %或改成具体工作表名 %% 1. 正确读取CSV并验证列名 % 使用 detectImportOptions 确保正确解析表头 opts = detectImportOptions('附件2.csv'); rawTbl = readtable('附件2.csv', opts); % 显示实际列名(关键诊断步骤) disp('实际列名:'); disp(rawTbl.Properties.VariableNames) %% 2. 列名修正方案 % 情况1:列名有大小写差异(如'time'替代'Time') if ismember('time', rawTbl.Properties.VariableNames) rawTbl.Properties.VariableNames{'time'} = 'Time'; end % 情况2:列名包含空格(如' Time') if ismember('Time', rawTbl.Properties.VariableNames) % MATLAB 自动将空格转为下划线 rawTbl.Properties.VariableNames{'Time_'} = 'Time'; end % 情况3:完全缺失列名 if ~ismember('Time', rawTbl.Properties.VariableNames) % 手动指定列名(假设第2列是时间) opts.VariableNames = {'VehicleType','Time','ID','Location'}; rawTbl = readtable('附件2.csv', opts); end %% 3. 时间解析(修复后) try % 使用正确的输入格式 rawTbl.Time = datetime(rawTbl.Time, 'InputFormat','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSS'); catch ME % 错误处理:显示原始数据样本 disp('时间列前5行原始值:'); disp(rawTbl.Time(1:5)) error('时间解析失败: %s', ME.message); end %% 4. 验证修复 disp('修复后列名:'); disp(rawTbl.Properties.VariableNames) head(rawTbl) % 显示前8行验证 %% 2. 定义时段并汇总总流量 % 例:0-6、6-9、9-16、16-19、19-24 共 5 个时段 edges = [0 6 9 16 19 24]; % 每个端点单位:小时 labels = {'0-6','6-9','9-16','16-19','19-24'}; % 根据小时把每条记录归属到时段 rawTbl.Period = discretize(hour(rawTbl.Time),edges,'categorical',labels); %% 修复列名问题后处理 % 确保列名标准化 requiredVars = {'NS','SN','EW','WE'}; for k = 1:numel(requiredVars) varName = requiredVars{k}; if ~ismember(varName, rawTbl.Properties.VariableNames) % 查找近似列名 altNames = rawTbl.Properties.VariableNames(... contains(rawTbl.Properties.VariableNames, varName, 'IgnoreCase',true)); if ~isempty(altNames) rawTbl.Properties.VariableNames{altNames{1}} = varName; else error('缺失必需列: %s', varName); end end end %% 安全执行varfun sumTbl = varfun(@sum, rawTbl,... 'InputVariables', {'NS','SN','EW','WE'},... 'GroupingVariables','Period'); % 加载数据(假设数据已加载到rawTbl中,但列名是小写) % rawTbl = readtable('data.csv'); % 实际加载数据 % 修正列名 if ismember('ns', rawTbl.Properties.VariableNames) rawTbl.Properties.VariableNames{'ns'} = 'NS'; end % 检查是否还有其他缺失的必需列(假设脚本还需要'S','EW','WE'等) requiredCols = {'NS','SN','EW','WE'}; missingCols = setdiff(requiredCols, rawTbl.Properties.VariableNames); if ~isempty(missingCols) error('缺失必需列: %s', strjoin(missingCols, ', ')); end % 为方便后续计算,把表转为矩阵 periods = sumTbl.Period; % 时段类别 totalFlow = [sumTbl.sum_NS, ... sumTbl.sum_SN, ... sumTbl.sum_EW, ... sumTbl.sum_WE]; % 行=时段,列=方向 %% 3. 固定转向比例 (左转/直行/右转) % 比例之和必须为 1,可以按方向分别设定 % [ L S R ] ratio.NS = [0.20 0.60 0.20]; % 北→南方向车辆 ratio.SN = [0.25 0.55 0.20]; % 南→北 ratio.EW = [0.15 0.60 0.25]; % 东→西 ratio.WE = [0.15 0.60 0.25]; % 西→东 ratioMat = [ratio.NS; % 方向顺序需与 totalFlow 列一致 ratio.SN; ratio.EW; ratio.WE]; % 4×3 矩阵 (方向×{L,S,R}) %% 4. 计算各时段“左/直/右”车流 % 目标:得到 size = 时段×(方向*3) [nPeriod,~] = size(totalFlow); % 时段数 flowLSR = zeros(nPeriod,4,3); % 3 维:时段×方向×{L,S,R} for dir = 1:4 % 4 个方向 flowLSR(:,dir,:) = totalFlow(:,dir).*ratioMat(dir,:); end % 可再把数据拉平成二维表格,方便输出 % (时段, {NS_L,NS_S,NS_R, SN_L, … WE_R}) flow2D = reshape(permute(flowLSR,[1 3 2]),nPeriod,[]) ; %% 5. 绘制柱状图 (每个时段一幅,或多系列并排绘制) % 下面示例使用“堆叠柱状图 + 子图”:每幅子图表示一个时段, % 纵轴单位:pcu/h (或 veh/h) dirName = {'NS','SN','EW','WE'}; movName = {'Left','Straight','Right'}; clr = lines(3); % 三种颜色 figure('Units','normalized','Position',[0.06 0.08 0.88 0.82]); for p = 1:nPeriod subplot(nPeriod,1,p) hold on % 画每个方向的 L,S,R 三段堆叠柱 for d = 1:4 barData = squeeze(flowLSR(p,d,:))'; bh = bar(d,barData(1),'stacked','FaceColor',clr(1,:)); % Left bh = bar(d,barData(2),'stacked','FaceColor',clr(2,:)); % add Straight bh = bar(d,barData(3),'stacked','FaceColor',clr(3,:)); % add Right end title(['Period ',char(periods(p))]) ylabel('Flow (veh/h)') set(gca,'XTick',1:4,'XTickLabel',dirName) if p==1 legend(movName,'Location','northoutside','Orientation','horizontal') end box on end sgtitle('Each period – Left / Straight / Right flow (fixed turn ratios)') %% —— 至此已满足题目“计算并绘制柱状图”的全部要求 ——错误使用 untitled233 缺失必需列: NS 将改后代码整和到原代码整个的给我

clc; clear all; % ===== 1. 数据准备 ===== % 读取Excel文件(修改为您的实际路径) filename = 'FC1_Ageing_part.xlsx'; data = readtable(filename); % 读取所有列数据 % 提取时间和电压数据 time = data{:,1}; % 第一列时间数据 voltage = data{:,2}; % 第二列电压原始数据 n = length(time); % 数据点总数 % ===== 2. 样条插值处理 ===== % 随机选择10%的数据点作为插值点 rng(42); % 固定随机种子确保结果可复现 sampleRatio = 0.1; sampleIdx = sort(randperm(n, round(n*sampleRatio))); % 随机索引 sampleTime = time(sampleIdx); sampleVoltage = voltage(sampleIdx); % 执行样条插值(使用cubic spline) interpVoltage = interp1(sampleTime, sampleVoltage, time, 'spline'); % ===== 3. 性能指标计算 ===== % 计算误差 error = voltage - interpVoltage; % 计算性能指标 MSE = mean(error.^2); RMSE = sqrt(MSE); MAE = mean(abs(error)); SS_res = sum(error.^2); SS_tot = sum((voltage - mean(voltage)).^2); R2 = 1 - (SS_res / SS_tot); % ===== 4. 创建双图展示 ===== figure('Position', [100, 100, 1200, 400]) % ---- 图1: 拟合对比图 ---- subplot(1,2,1) plot(time, voltage, 'k-', 'LineWidth', 1.5) % 原始数据黑线 hold on plot(time, interpVoltage, 'r-', 'LineWidth', 1.5) % 预测数据红线 hold off title('电压数据拟合对比') xlabel('时间') ylabel('电压') legend('原始数据', '样条插值预测', 'Location', 'best') grid on % ---- 图2: 误差分布图 ---- subplot(1,2,2) scatter(time, error, 15, 'filled') % 误差散点 hold on yline(0, '--k', 'LineWidth', 1.2) % 零误差参考线 hold off % 添加性能指标标注 metricsText = sprintf(['性能指标:\n' ... 'MSE = %.4f\n' ... 'RMSE = %.4f\n' ... 'MAE = %.4f\n' ... 'R² = %.4f'], MSE, RMSE, MAE, R2); text(0.05, 0.95, metricsText, 'Units', 'normalized', ... 'VerticalAlignment', 'top', 'BackgroundColor', 'white', ... 'EdgeColor', 'black', 'FontSize', 10); title('插值误差分布') xlabel('时间') ylabel('误差值') grid on % ===== 5. 导出结果数据 ===== % 创建包含原始行数据的结果表 resultData = data(sampleIdx, :); % 提取对应行的所有列 resultData.InterpolatedVoltage = sampleVoltage; % 添加插值电压列 % 写入Excel文件 outputFilename = 'interpolation_results.xlsx'; writetable(resultData, outputFilename) fprintf('结果已保存至: %s\n', outputFilename) % ===== 6. 控制台输出性能指标 ===== fprintf('\n===== 性能指标 =====\n') fprintf('MSE: %.4f\n', MSE) fprintf('RMSE: %.4f\n', RMSE) fprintf('MAE: %.4f\n', MAE) fprintf('R²: %.4f\n', R2)

这是我的代码我要进行修改,要求等会告诉你 %% 燃料电池数据自适应斜率采样分析 clc; clear; close all; % 1. 读取Excel数据(带时间戳去重) filename = 'FC1_Ageing_part.xlsx'; try data = readtable(filename); time = data{:,1}; % 第一列时间 voltage = data{:,2}; % 第二列电压 % 处理重复时间点 [time, uniqueIdx] = unique(time, 'stable'); voltage = voltage(uniqueIdx); data = data(uniqueIdx, :); catch ME error('数据读取失败: %s\n请检查: 1)文件路径 2)Excel格式 3)列标题', ME.message); end % 2. 数据预处理 numPoints = length(time); if numPoints < 10 error('数据点不足(最少需要10个点),当前仅%d点', numPoints); end % 3. 自适应斜率采样法提取关键点(10%数据) targetPoints = max(3, round(0.1 * numPoints)); % 至少保留3个点 selectedIndices = adaptiveSlopeSampling(time, voltage, targetPoints); % 4. 确保采样点时间唯一性 sampled_time = time(selectedIndices); sampled_voltage = voltage(selectedIndices); % 5. 提取并输出完整行数据 sampledData = data(selectedIndices, :); try writetable(sampledData, 'sampled_data.xlsx'); disp('采样数据已保存: sampled_data.xlsx'); catch warning('Excel写入失败,改为CSV格式输出'); writetable(sampledData, 'sampled_data.csv'); end % 6. 使用稳健插值方法(PCHIP) predicted_voltage = interp1(sampled_time, sampled_voltage, time, 'pchip', 'extrap'); % 7. 计算性能指标 [metrics, error] = calculateMetrics(voltage, predicted_voltage); fprintf('性能指标:\nMSE=%.4e\nRMSE=%.4e\nMAE=%.4e\nR²=%.4f\n',... metrics.mse, metrics.rmse, metrics.mae, metrics.r2); % 8. 绘制原始与重构数据对比图 figure('Position', [100, 100, 1200, 600]); % 8.1 主对比图(无采样点标记) subplot(2,1,1); plot(time, voltage, 'k-', 'LineWidth', 1.5); hold on; plot(time, predicted_voltage, 'r-', 'LineWidth', 1.5); xlabel('时间'); ylabel('电压'); title('原始数据与重构数据对比'); legend('原始数据', '重构数据(10%采样)', 'Location', 'best'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 8.2 误差分布图(使用0.00格式) subplot(2,1,2); plot(time, error, 'b-'); % 使用原始误差值 hold on; % 添加性能指标标注(使用小数格式) annotationText = sprintf(['MSE = %.6f\n'... 'RMSE = %.6f\n'... 'MAE = %.6f\n'... 'R² = %.4f'],... metrics.mse, metrics.rmse, metrics.mae, metrics.r2); text(0.02, 0.95, annotationText,... 'Units', 'normalized',... 'FontSize', 11,... 'BackgroundColor', [1 1 1 0.8],... 'EdgeColor', 'k'); % 添加零参考线 yline(0, '--', 'Color', [0.5 0.5 0.5], 'LineWidth', 1); xlabel('时间'); ylabel('电压误差'); % 无单位 title('重构误差分布'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 9. 保存性能指标到Excel metricsTable = table(metrics.mse, metrics.rmse, metrics.mae, metrics.r2, ... 'VariableNames', {'MSE', 'RMSE', 'MAE', 'R2'}); writetable(metricsTable, 'performance_metrics.xlsx'); disp('性能指标已保存: performance_metrics.xlsx'); %% 自适应斜率采样函数 function indices = adaptiveSlopeSampling(time, data, targetPoints) n = length(data); indices = [1, n]; % 始终包含首尾点 % 计算初始斜率 slopes = diff(data) ./ diff(time); % 计算斜率变化率 (二阶差分) slopeChanges = abs(diff(slopes)); % 如果目标点数过少,使用固定阈值 if targetPoints <= 3 indices = sort([1, round(n/2), n]); return; end % 动态调整阈值算法 maxIter = 100; tol = 0.02 * targetPoints; % 2%容忍度 lowThresh = min(slopeChanges); highThresh = max(slopeChanges); iter = 0; while iter < maxIter currentThresh = (lowThresh + highThresh) / 2; candidatePoints = find(slopeChanges > currentThresh) + 1; % +1补偿索引 % 包含首尾点并确保唯一性 candidatePoints = unique([1; candidatePoints(:); n]); numSelected = length(candidatePoints); if abs(numSelected - targetPoints) <= tol indices = candidatePoints; break; elseif numSelected > targetPoints lowThresh = currentThresh; % 提高阈值减少点数 else highThresh = currentThresh; % 降低阈值增加点数 end iter = iter + 1; end % 确保精确点数(避免重复) if length(indices) > targetPoints % 优先保留变化最大的点 [~, sortedIdx] = sort(slopeChanges, 'descend'); topPoints = sortedIdx(1:min(targetPoints-2, length(sortedIdx))) + 1; indices = sort([1; topPoints; n]); end % 最终确保索引唯一性 indices = unique(indices); end %% 性能指标计算函数 function [metrics, error] = calculateMetrics(actual, predicted) error = actual - predicted; metrics.mse = mean(error.^2); metrics.rmse = sqrt(metrics.mse); metrics.mae = mean(abs(error)); ss_res = sum(error.^2); ss_tot = sum((actual - mean(actual)).^2); if ss_tot == 0 metrics.r2 = 1; % 处理常数值情况 else metrics.r2 = 1 - (ss_res / ss_tot); end end

这段代码有错误,我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据,线性? p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小,128是个数 %对于一维数据,卷积核第二个参数为1就行了,这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层,用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法:sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

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即时记截图精灵是一款方便易用,功能强大的专业截图软件。   软件当前版本提供以下功能:   1. 可以通过鼠标选择截图区域,选择区域后仍可通过鼠标进行边缘拉动或拖拽来调整所选区域的大小和位置。   2. 可以将截图复制到剪切板,或者保存为图片文件,或者自动打开windows画图程序进行编辑。   3. 保存文件支持bmp,jpg,png,gif和tif等图片类型。   4. 新增新浪分享按钮。
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WinUSB4NuVCOM_NUC970+NuWriter.rar

NUC970 USB启动所需的USB驱动,已经下载工具NuWriter,可以用于裸机启动NUC970调试,将USB接电脑后需要先安装WinUSB4NuVCOM_NUC970驱动,然后使用NuWriter初始化硬件,之后就可以使用jlink或者ulink调试。

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hy-1c数据读取.docx

1. 数据读取:使用MATLAB的h5read函数可以读取海洋1C数据,例如读取海洋1C数据中的Navigation Data和Geophysical Data。 2. 数据处理:对读取的数据进行处理和分析,例如对空间数据进行插值、平滑和去噪等操作。 3. ...
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PIC18F27_47Q10中文数据手册.pdf

- **定时器**:包括3个8位定时器(TMR2/4/6)和4个16位定时器(TMR0/1/3/5),每个都配备了硬件限制定时器(HLT),适用于各种定时任务。 - **复位功能**:提供了低电流上电复位(POR)、上电延时定时器(PWRT)和...
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dsPIC33CK64MP105系列中文数据手册.pdf

此外,dsPIC33CK64MP105还具备丰富的外设接口,如SPI、I2C、UART、SENT、定时器/计数器、PWM、正交编码器接口等,以及逻辑单元(CLC)、硬件DMA、CRC计算模块和外设触发信号发生器(PTG),满足各种应用需求。...
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C#类库封装:简化SDK调用实现多功能集成,构建地磅无人值守系统

内容概要:本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口,实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别(支持臻识和海康摄像头)、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API,极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景,如身份证读取、人证核验、车牌识别等,并最终将这些功能整合到一起,形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。 适合人群:具有一定C#编程经验的技术人员,尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。 使用场景及目标:适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目,特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API,可以大大缩短开发周期,降低维护成本,提高系统的稳定性和易用性。 其他说明:虽然封装后的API极大地简化了开发流程,但对于一些特殊的业务需求,仍然可能需要深入研究底层SDK。此外,在实际部署过程中,还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。
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基于STM32F1的BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机源码解析:传感器与无传感器驱动详解

基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法,涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机,有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相,无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机,有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式,无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制(FOC)。文中不仅提供了详细的代码片段,还分享了许多调试经验和技巧。 适合人群:具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者,帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。 其他说明:文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案,如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。
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Teleport Pro教程:轻松复制网站内容

标题中提到的“复制别人网站的软件”指向的是一种能够下载整个网站或者网站的特定部分,然后在本地或者另一个服务器上重建该网站的技术或工具。这类软件通常被称作网站克隆工具或者网站镜像工具。 描述中提到了一个具体的教程网址,并提到了“天天给力信誉店”,这可能意味着有相关的教程或资源可以在这个网店中获取。但是这里并没有提供实际的教程内容,仅给出了网店的链接。需要注意的是,根据互联网法律法规,复制他人网站内容并用于自己的商业目的可能构成侵权,因此在此类工具的使用中需要谨慎,并确保遵守相关法律法规。 标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能,即复制他人网站的软件。 文件名称列表中列出了“Teleport Pro”,这是一款具体的网站下载工具。Teleport Pro是由Tennyson Maxwell公司开发的网站镜像工具,允许用户下载一个网站的本地副本,包括HTML页面、图片和其他资源文件。用户可以通过指定开始的URL,并设置各种选项来决定下载网站的哪些部分。该工具能够帮助开发者、设计师或内容分析人员在没有互联网连接的情况下对网站进行离线浏览和分析。 从知识点的角度来看,Teleport Pro作为一个网站克隆工具,具备以下功能和知识点: 1. 网站下载:Teleport Pro可以下载整个网站或特定网页。用户可以设定下载的深度,例如仅下载首页及其链接的页面,或者下载所有可访问的页面。 2. 断点续传:如果在下载过程中发生中断,Teleport Pro可以从中断的地方继续下载,无需重新开始。 3. 过滤器设置:用户可以根据特定的规则过滤下载内容,如排除某些文件类型或域名。 4. 网站结构分析:Teleport Pro可以分析网站的链接结构,并允许用户查看网站的结构图。 5. 自定义下载:用户可以自定义下载任务,例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。 6. 多任务处理:Teleport Pro支持多线程下载,用户可以同时启动多个下载任务来提高效率。 7. 编辑和管理下载内容:Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力,并可以查看、修改下载的文件。 8. 离线浏览:下载的网站可以在离线状态下浏览,这对于需要测试网站在不同环境下的表现的情况十分有用。 9. 备份功能:Teleport Pro可以用来备份网站,确保重要数据的安全。 在实际使用此类工具时,需要注意以下几点: - 著作权法:复制网站内容可能侵犯原作者的版权,因此在使用此类工具时,必须确保有合法权利去下载和使用目标网站的内容。 - 服务条款:许多网站的服务条款明确禁止未经授权的网站克隆。因此,在使用此类软件之前,应当仔细阅读并遵守目标网站的服务条款。 - 数据隐私:下载含有个人数据的网站可能触及隐私保护法律,特别是在欧洲通用数据保护条例(GDPR)等法规的环境下。 - 网络安全:随意下载网站可能导致恶意软件和病毒的传播,用户应当使用最新的反病毒软件,并在安全的环境中进行操作。 综上所述,虽然“复制别人网站的软件”在技术上是可行的,且可以用于多种正当目的,但在使用此类工具时,必须遵守法律法规和道德规范,不可侵犯他人的合法权益。
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【跨平台开发者的必读】:解决Qt5Widgetsd.lib目标计算机类型冲突终极指南

# 1. 跨平台开发与Qt框架简介 跨平台开发已经成为现代软件开发中不可或缺的一部分,它使得开发者能够构建出能够在多种操作系统上运行的应用程序,从而触及更广泛的用户群体。在这其中,Qt框架作为一套成熟的跨平台应用程序和用户界面框架,扮演着关键角色。Qt不仅仅是一个跨平台的工具集,它的设计哲学还包含了模块化和可扩展性,使其能够适应各种规模和复杂度的项目。本章节我们将简要介绍
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普通RNN结构和特点

<think>首先,用户的问题是:“我想了解普通RNN的结构及其特点请问RNN循环神经网络结构特点工作原理”。这涉及到RNN的结构、特点和工作原理。根据系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。用户可见层指令:-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。参考站内引用:-引用[1]:关于RNN的基本介绍,为什么需要RNN。-引用[2]:关于RNN的工作原理、结构图,以及与其他网络的比较。用户上一次的问题和我的回答:用户是第一次
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探讨通用数据连接池的核心机制与应用

根据给定的信息,我们能够推断出讨论的主题是“通用数据连接池”,这是一个在软件开发和数据库管理中经常用到的重要概念。在这个主题下,我们可以详细阐述以下几个知识点: 1. **连接池的定义**: 连接池是一种用于管理数据库连接的技术,通过维护一定数量的数据库连接,使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接,并将它们保存在一个池中,当需要数据库连接时,可以直接从池中获取,从而降低数据库连接的开销。 2. **通用数据连接池的概念**: 当提到“通用数据连接池”时,它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库(如MySQL、Oracle等),而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议,使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。 3. **连接池的优点**: - **提升性能**:由于数据库连接创建是一个耗时的操作,连接池能够减少应用程序建立新连接的时间,从而提高性能。 - **资源复用**:数据库连接是昂贵的资源,通过连接池,可以最大化现有连接的使用,避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。 - **控制并发连接数**:连接池可以限制对数据库的并发访问,防止过载,确保数据库系统的稳定运行。 4. **连接池的关键参数**: - **最大连接数**:池中能够创建的最大连接数。 - **最小空闲连接数**:池中保持的最小空闲连接数,以应对突发的连接请求。 - **连接超时时间**:连接在池中保持空闲的最大时间。 - **事务处理**:连接池需要能够管理不同事务的上下文,保证事务的正确执行。 5. **实现通用数据连接池的挑战**: 实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如,不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此,通用连接池需要能够提供足够的灵活性,允许用户配置特定数据库的参数。 6. **数据连接池的应用场景**: - **Web应用**:在Web应用中,为了处理大量的用户请求,数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。 - **批处理应用**:在需要大量读写数据库的批处理作业中,连接池有助于提高整体作业的效率。 - **微服务架构**:在微服务架构中,每个服务可能都需要与数据库进行交互,通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。 7. **常见的通用数据连接池技术**: - **Apache DBCP**:Apache的一个Java数据库连接池库。 - **C3P0**:一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。 - **HikariCP**:目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。 - **BoneCP**:一个高性能的开源Java数据库连接池。 - **Druid**:阿里巴巴开源的一个数据库连接池,提供了对性能监控的高级特性。 8. **连接池的管理与监控**: 为了保证连接池的稳定运行,开发者需要对连接池的状态进行监控,并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。 9. **连接池的配置和优化**: 连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如,在高并发的场景下,可能需要增加连接池中连接的数量。另外,适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。 10. **连接池的应用案例**: 一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间,用户访问量激增,此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应,减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。 总结来说,通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件,它通过提供高效的数据库连接管理,增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践,对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时,需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性,确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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【LabVIEW网络通讯终极指南】:7个技巧提升UDP性能和安全性

# 摘要 本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用,尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先,阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后,本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着,文章聚焦于提升UDP通信安全性,介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现,以及防御网络攻击的策略。最后,通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用,并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。 # 关键字 LabVIEW;UDP网络通讯;性能优化;安全性;