clear;clc; %%%%%% Path = ' D:\3.11'; % 设置数据存放的文件夹路径 figfile=char(' D:\3.11\xhh_fig'); File = dir(fullfile(Path,'*.txt')); % 显示文件夹下所有符合后缀名为.txt文件的完整信息 Length_Names = size(File,1); for k = 1 : Length_Names Lum_FileName=File(k).name; %获取文件名 EX=200:5:400; %35个 EM=290:5:600; %251个 [M,N]=meshgrid(EX,EM); fid=fopen(fullfile(Path,Lum_FileName)); A=textscan(fid,'%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f','headerlines',39,'Delimiter',','); %将其前39行内容去除 fclose(fid); % 修改部分：初始化 C 矩阵 C = zeros(41, 41); for i=2:42 %将存在细胞矩阵A中的数据存到矩阵C中 % 修改部分：检查 A{i} 的大小 if length(A{i}) == 41 C(1:41,i - 1)=A{i}; else % 如果大小不一致，进行裁剪或其他处理 C(1:min(41, le

时间: 2025-05-19 19:15:31 浏览: 17
### MATLAB读取txt文件并转换为矩阵时的数据对齐问题 在MATLAB中，当需要从`.txt`文件读取数据并将这些数据转换成矩阵形式时，可能会遇到数据对齐的问题。这通常是因为原始文本文件中的数据格式不一致或者存在缺失值等问题。 #### 数据读取与对齐的方法 为了确保数据能够正确地被加载到矩阵中并对齐，可以采用以下几种方法： 1. **使用 `textscan` 函数** 如果 `.txt` 文件中的数据结构较为复杂（例如包含不同的分隔符或多列），推荐使用 `textscan` 函数来逐行解析数据[^2]。通过指定合适的格式说明符，可以灵活控制每一列的读取方式以及数据类型的定义。 下面是一个简单的例子： ```matlab fid = fopen('data.txt', 'r'); formatSpec = '%f %f %f'; % 假设每行为三个浮点数 data = textscan(fid, formatSpec); fclose(fid); % 将 cell 数组转换为数值矩阵 matrixData = [data{1}, data{2}, data{3}]; ``` 2. **利用 `importdata` 或者 `readtable` 函数** 对于更通用的情况，可以直接调用内置函数如 `importdata` 或者 `readtable` 来简化操作过程。这两个函数会自动检测输入文件的内容布局，并尝试将其导入为适合进一步分析的形式——比如数组或表格对象。 示例代码如下所示： ```matlab rawData = importdata('inputFile.txt'); if isstruct(rawData) dataArray = [rawData.data]; elseif isnumeric(rawData) dataArray = rawData; end disp(dataArray); ``` 3. **手动调整行列顺序完成最终匹配** 当上述自动化手段无法满足特定需求时，则可能需要手工干预以达到精确的结果。例如，在某些情况下可以通过循环遍历整个记录集合逐一校正位置偏差；又或者是先转置再裁剪多余部分等方式实现目标效果。 4. **加权最小二乘法的应用背景补充** 需要注意的是，在实际工程实践中如果涉及到三维空间内的坐标系变换计算任务(如同步定位建图SLAM算法里的刚体运动估计)，那么往往还会引入额外约束条件下的优化策略—即所谓的“加权最小平方差准则”。它允许我们根据不同观测样本的重要性赋予相应权重因子从而改善整体拟合质量[^1]。 综上所述，针对不同类型的实际应用场景选取恰当的技术路线至关重要！
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clear all close all clc %%计算信号幅度 pathl ='. dat ': path2={[ x '.' y '.' z '): path3=' C :\ Users \ admin \ Desktop \emp2_ test _3\ Data \2V'; long = length (path2): for i =1:long NAME ( i )= strcat (path3,path2( i ),path1): end for i =1:long path =cell2mat( NAME ( i )) disp ( path ) StartPoint =520 fid = fopen ( path ,' r '); length1=2048: Data = fread ( fid ,length1,uint16')" fclose ( fid ) kai -1: Chl - Data ( kai :1length1) Ch1=Ch1( StartPoint : end ) meanVall = mean ( Chl ) meanVal1=32768 I

然后，定义了变量 pathl 为 '.dat'，path2 为一个包含字符串元素的单元格数组，path3 为一个包含文件路径的字符串。接着，计算了变量 long 的长度，即 path2 的元素个数。 接下来，通过一个循环遍历 ...

这段代码优化巡行时间：clc;clear; tic %遍历循环读取所有tiff文件 file_path = 'D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf\';% 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.tiff'));%获取该文件夹中所有TIFF格式的图像 img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量 Output_path='D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf_tif\';%文件夹的路径 for jj = 1:img_num image_name = img_path_list(jj).name; % 图像名 image=imread(strcat(file_path,img_path_list(jj).name)); Info=imfinfo(image_name); Slice=size(Info,1); %%获取图片z向帧数 Width=Info.Width; Height=Info.Height; Image=zeros(Height,Width,Slice); for i=1:Slice Image(:,:,i)=imread(strcat(file_path,img_path_list(jj).name),i); %%一层一层的读入图像 J=uint8(Image(:,:,i)); %%一层一层写出图像 imwrite(J,[Output_path,num2str(209*(jj-1)+i,'%04d'),'.tif']);%2G209/4G419 end fprintf(' %d %s\n',jj,strcat(file_path,image_name));% 显示正在处理的图像名 end toc disp(['运行时间: ',num2str(toc)]); %遍历循环读取所有tiff文件

这段代码的主要功能是遍历指定文件夹中的所有TIFF图像，并将每个图像的每一层保存为单独的文件。为了优化巡行时间，可以考虑以下几点: 1. 减少磁盘IO操作：当前代码在每次循环中都会读取和写入图像，这会带来较大的...

补全代码：clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = zeros(size(f)); [M, N] = size(f); for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform');

clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = ...

假如你是一个工程师 完善下面的代码 符合下列要求 关于图片隐写-完全脆弱图像水印 嵌入秘密信息 clc; clear; oi=imread('lena.bmp'); [orow,ocol]=size(oi); pixelcount= ;%计算总像素个数 count= ;%总像素分为8个一组 wi=oi(:); for i=1:count%用于存放56比特 for j=1:56 %输入代码 end end k=1; i=1; for i=1:count wherestart=8*(i-1); for j=1:8 b(i,j)=wi(wherestart+j); end end %把每个像素值的高7位取出，顺序为2、3、4、5、6、7、8 modcount=1; for i=1:count for j=1:8 for k=1:7 %输入代码 end end end %把所有的56位的值按照模2加得到一个56位长度的Checksum值 z=sum(l,1); for i=1:56 %输入代码 end %从图像中随机选取56个像素点 key=123%用户选取随机嵌入的位置 z=uint8(z); [row,col]=randselect(oi,56,key); for k=1:56 temp(k)=oi(row(k),col(k)); temp1=str2bit(temp(k)); temp1(8)=z(k); oi(row(k),col(k))=bit2str(temp1); end imwrite(oi,'watermarked.bmp','bmp'); figure; subplot(1,2,1);imshow('lena.bmp');title('原始图像'); subplot(1,2,2);imshow('watermarked.bmp');title('添加水印信息的图像');

clc; clear; oi=imread('lena.bmp'); [orow,ocol]=size(oi); pixelcount=orow*ocol;%计算总像素个数 count=floor(pixelcount/8);%总像素分为8个一组 wi=oi(:); for i=1:count%用于存放56比特 for j=1:56 ...

请对下列代码进行规范整理：clear all;close all;clc %% 读取视频 videoFile = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\beamtestcut1.avi'; % 设置视频文件路径 videoObj = VideoReader(videoFile); % 创建VideoReader对象 numFrames = videoObj.NumFrames; % 获取总帧数 %% 旋转图像+框选区域 outputVideoFile = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\beamtestcut1_rotated.avi'; outputVideo = VideoWriter(outputVideoFile); open(outputVideo); outputVideoFile = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\beamtestcut1_rotated_boxed.avi'; outputVideo = VideoWriter(outputVideoFile); open(outputVideo); % 框选位置 x = 100; % 框选区域左上角 x 坐标 y = 100; % 框选区域左上角 y 坐标 width = 200; % 框选区域宽度 height = 150; % 框选区域高度 for frameIndex = 1:numFrames % 读取视频帧 frame = read(videoObj, frameIndex); % 进行旋转操作（示例为顺时针旋转90度） rotatedFrame = imrotate(frame, 90); % 在旋转后的帧上框选特定位置 boxedFrame = rotatedFrame; boxedFrame(y:y+height, x:x+width, :) = 255; % 设置框选区域为白色 % 续写框选后的视频帧 writeVideo(outputVideo, boxedFrame); end close(outputVideo);

% 设置视频文件路径 videoObj = VideoReader(videoFile); % 创建VideoReader对象 numFrames = videoObj.NumFrames; % 获取总帧数 %% 旋转图像+框选区域 outputVideoFile_rotated = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\...

tic; clc; clear; % 读取 Excel 文件数据 data = xlsread('C:\Users\86198\Desktop\weizhi.xlsx'); % 检查数据是否有效 if isempty(data) || mod(size(data, 2), 2) ~= 0 error('Excel 数据为空或格式不正确，每一行应包含 (x, y) 坐标'); end % 提取 x, y 坐标 x = data(:, 1:2:end); % x 坐标（每行第 1,3,5,... 列） y = data(:, 2:2:end); % y 坐标（每行第 2,4,6,... 列） % 将数据展平成一列 x = x(:); y = y(:); % 组合坐标数据 sj = [x y]; num_points = size(sj, 1); % 获取点的数量 % 设定起点 d1 = [70, 40]; % 在数据起点和终点添加 d1 sj0 = [d1; sj; d1]; % 坐标转换为弧度 sj = sj0 * pi / 180; % 初始化距离矩阵 L = num_points + 2; % 总共 100 + 2 个点（包含起点和终点） d = zeros(L); % 计算球面距离矩阵 for i = 1:L-1 for j = i+1:L temp = cos(sj(i, 1) - sj(j, 1)) * cos(sj(i, 2)) * cos(sj(j, 2)) + sin(sj(i, 2)) * sin(sj(j, 2)); d(i, j) = 6370 * acos(temp); % 地球半径 6370 km end end d = d + d'; % 使矩阵对称 % 遗传算法参数 w = 50; % 种群规模 dai = 100; % 进化代数 % 生成初始种群 J J = zeros(w, L); for k = 1:w c = randperm(num_points); % 随机排列 100 个点 c1 = [1, c + 1, L]; % 加入起点和终点 flag = 1; % 2-opt 局部优化 while flag > 0 flag = 0; for m = 1:L-3 for n = m+2:L-1 if d(c1(m), c1(n)) + d(c1(m+1), c1(n+1)) < d(c1(m), c1(m+1)) + d(c1(n), c1(n+1)) flag = 1; c1(m+1:n) = c1(n:-1:m+1); end end end end J(k, :) = c1; end % 确保 J 只包含 1 到 L 之间的整数 J = round(J); % 设定起点和终点 J(:, 1) = 1; J(:, L) = L; % 初始化随机种子 rand('state', sum(clock)); % 遗传算法进化 A = J; for k = 1:dai % 交叉操作 B = A; c = randperm(w); % 随机选择个体 for i = 1:2:w F = 2 + floor(num_points * rand(1)); temp = B(c(i), F:L); B(c(i), F:L) = B(c(i + 1), F:L); B(c(i + 1), F:L) = temp; end % 变异操作 C = A; by = find(rand(1, w) < 0.1); % 10% 概率发生变异 if isempty(by) by = floor(w * rand(1)) + 1; end C = A(by, :); L3 = length(by); for j = 1:L3 bw = 2 + floor(num_points * rand(1, 3)); bw = sort(bw); C(j, :) = C(j, [1:bw(1)-1, bw(2)+1:bw(3), bw(1):bw(2), bw(3)+1:L]); end % 合并父代与子代 G = [A; B; C]; TL = size(G, 1); % 确保 G 只包含 1 到 L 之间的整数 G = round(G); if any(G(:) < 1) || any(G(:) > L) || any(mod(G(:), 1) ~= 0) error('G 中包含无效索引，请检查遗传算法路径'); end % 计算路径长度 temp = zeros(TL, 1); for j = 1:TL for i = 1:L-1 temp(j) = temp(j) + d(G(j, i), G(j, i + 1)); end end % 选择最优个体 [DZ, IZ] = sort(temp); A = G(IZ(1:w), :); end % 最优路径及其长度 path = A(1, :); long = DZ(1); % 可视化路径 xx = sj0(path, 1); yy = sj0(path, 2); plot(xx, yy, '-o'); xlabel('经度'); ylabel('纬度'); title('最优路径'); grid on; % 显示最优路径长度 disp(['最短路径长度: ', num2str(long)]); toc; 将此Matlab代码替换成python

if d[path[i], path[j]] + d[path[i+1], path[j+1]] < d[path[i], path[i+1]] + d[path[j], path[j+1]]: path[i+1:j+1] = path[j:i:-1] # 反转子路径 improved = True population.append(path) # 进化过程 ...

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:/train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); %imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; imgPath = [pathname,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');书写程序与此程序原理相同，不过是直接从文件夹中提取图片

这是一个MATLAB程序，用于从指定路径下的文件夹中读取图片数据，然后将其存储为MATLAB的矩阵格式，以备后续机器学习模型的训练使用。程序首先通过uigetdir函数获取指定路径下的文件夹名，然后使用dir函数获取文件夹...

分别分析程序：%%移位寄存器产生M序列 clear clc %% Np=63;%周期 deltaT=1;%节拍 a=1;%幅值 %逻辑“0”为a,逻辑“1”为-a; %初始序列（010101） x1=1; x2=0; x3=1; x4=0; x5=1; x6=0; %% %进行循环移位，生成M序列 for i=1:deltaT:Np y6=x6;y5=x5;y4=x4;y3=x3;y2=x2;y1=x1; x6=y5;x5=y4;x4=y3;x3=y2;x2=y1;x1=xor(y5,y6); if y6==0 %u(i)=-1 ; %逻辑“0”为a u(i)=a; else %u(i)=y6; %逻辑“1”为-a; u(i)=-a; end end %% %绘图 i1=i; k=1:deltaT:i1; plot(k,u,'b'); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('移位寄存器产生的M序列')和程序：number_ a=sum(M_ XuLie = a) ; number_ a c = sum(M_ XuLie == -a); number_ a number_ a_ c

1. clear: 清除工作空间中的变量。 2. clc: 清除命令窗口中的内容。 3. Np=63;: 设置周期为63。 4. deltaT=1;: 设置节拍为1。 5. a=1;: 设置幅值为1。 6. x1=1;x2=0;x3=1;x4=0;x5=1;x6=0;: 初始化初始...

% 指数稳定matlab代码 clear;clc; T = 1; % 时间 N = 1000; % 离散化步数 dt = T/N; % 步长 alpha = 0.75; % 稳定参数 beta = 0.5; % 波动参数 X0 = 1; % 初始值 X = zeros(1,N+1); X(1) = X0; dBH = zeros(1,N); % 带有分数布朗运动的随机项 H = 0.75; % 长记忆项 for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) hold on % 绘制5条路径 for j=1:4 dBH = zeros(1,N); for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) end xlabel('t','FontSize',12) ylabel('X(t)','FontSize',12) title('指数稳定随机泛函微分方程路径','FontSize',14)

这是一段 MATLAB 代码，用来模拟指数稳定随机泛函微分方程的路径，并绘制出其中的5条路径。 代码解释如下： - clear;clc;：清空 MATLAB 的工作空间和命令窗口。 - T = 1;：总时间为1。 - N = 1000;：将总...

clear clc tic %%%%%%%%产生输入序列%%%%%%%% x=[1,1,0,1,1,0,1,0,1]; %initial value a1=-1.5; a2=0.7; b1=1.0; b2=0.5; c1=-0.8; c2=0.6; num=8000; %n为脉冲数目 M=[]; %存放M序列,其作为输入 for i=1:num temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end u=M; %%%%%%%%产生噪声序列%%%%%%%% v=randn(1,num); e(1)=0; e(2)=0; for i=3:num e(i)=v(i)+c1*v(i-1)+c2*v(i-2); end %%%%%%%%产生观测序列%%%%%%%% z=zeros(num,1); z(1)=0; z(2)=0; for i=3:num z(i)=-a1*z(i-1)-a2*z(i-2)+b1*u(i-1)+b2*u(i-2)+e(i); end %%%%%%%%设置初始值%%%%%%%% P=100*eye(4); Theta=zeros(4,num); x(1)=0; x(2)=0; for i=3:num H=[-z(i-1);-z(i-2);u(i-1);u(i-2)]; H_SA=[-x(i-1);-x(i-2);u(i-1);u(i-2)]; K=P*H_SA/(1+H'*P*H_SA); Theta(:,i)=Theta(:,i-1)+K*(z(i)-H'*Theta(:,i-1)); P=(eye(4)-K*H')*P; x(i)=H_SA'*Theta(:,i); end figure(1) plot(Theta(1,:),'b'); hold on plot(Theta(2,:),'r'); plot(Theta(3,:),'k'); plot(Theta(4,:),'g'); legend('a1','a2','b1','b2'); hold off

4. 设置初始值 P 和 Theta，P 是协方差矩阵，Theta 是参数估计值。 5. 进行递推计算，通过递推公式来更新参数估计值和协方差矩阵。 6. 绘制参数估计结果的图像。 最后，通过绘制图像可以看到参数 a1、a2、b1、b2 ...

clear clc close all path='C:\Users\86156\Desktop\毕业设计\第二章预测\黄芩粗提物近红外数据\PH值\PH3.0'; File = dir(fullfile(path,'*.txt')); FileNames = {File.name}'; Length_Names = size(FileNames,1); for k=1:Length_Names filename=FileNames{k,1}; data1=importdata(filename); A=data1.data; nameall{k,1}=filename; PJGP(:,k)=A(:,5); end % save('F:\7.14\高分化平均光谱\高分化第五组\nameall','nameall'); % save('F:\7.14\高分化平均光谱\高分化第五组\PJGP', 'PJGP');

好的，我需要帮助用户解决如何在MATLAB中批量读取指定文件夹下的所有txt文件，并提取特定列数据保存到矩阵中的问题。首先，我应该回忆相关的MATLAB函数和操作步骤。 首先，用户需要批量读取多个txt文件。我记得...

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');

这段代码的作用是从指定文件夹中读取图像数据和标签，并将它们保存到.mat文件中。但是，代码中有一些错误： 1. name_list(i).num(i-2)=1; 这行代码是错误的，因为name_list结构体中没有num这个字段。我猜测你...

要求分析分类误差、检测率、误检率等性能指标、以说明该模型的性能% credit_class.m % 信贷信用的评估 % 数据取自德国信用数据库 %% 清理工作空间 clear,clc % 关闭图形窗口 close all %% 读入数据 % 打开文件 fid = fopen('german.data', 'r'); % 按格式读取每一行 % 每行包括21项，包括字符串和数字 C = textscan(fid, '%s %d %s %s %d %s %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d\n'); % 关闭文件 fclose(fid); % 将字符串转换为整数 N = 20; % 存放整数编码后的数值矩阵 C1=zeros(N+1,1000); for i=1:N+1 % 类别属性 if iscell(C{i}) for j=1:1000 % eg: 'A12' -> 2 if i<10 d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%d'); % eg: 'A103' -> 3 else d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%c%d'); end C1(i,j) = d{end}; end % 数值属性 else C1(i,:) = C{i}; end end %% 划分训练样本与测试样本 % 输入向量 x = C1(1:N, :); % 目标输出 y = C1(N+1, :); % 正例 posx = x(:,y==1); % 负例 negx = x(:,y==2); % 训练样本 trainx = [ posx(:,1:350), negx(:,1:150)]; trainy = [ones(1,350), ones(1,150)*2]; % 测试样本 testx = [ posx(:,351:700), negx(:,151:300)]; testy = trainy; %% 样本归一化 % 训练样本归一化 [trainx, s1] = mapminmax(trainx); % 测试样本归一化 testx = mapminmax('apply', testx, s1); %% 创建网络，训练 % 创建BP网络 net = newff(trainx, trainy); % 设置最大训练次数 net.trainParam.epochs = 1500; % 目标误差 net.trainParam.goal = 1e-13; % 显示级别 net.trainParam.show = 1; % 训练 net = train(net,trainx, trainy); %% 测试 y0 = net(testx); % y0为浮点数输出。将y0量化为1或2。 y00 = y0; % 以1.5为临界点，小于1.5为1，大于1.5为2 y00(y00<1.5)=1; y00(y00>1.5)=2; % 显示正确率 fprintf('正确率: \n'); disp(sum(y00==testy)/length(y00));

这段MATLAB代码是一个信贷信用评估的模型，通过读取德国信用数据库的数据集，使用BP神经网络对信用评估进行预测。为了评估该模型的性能，我们需要计算分类误差、检测率、误检率等性能指标。 首先，根据代码，可以...

对下面代码解释close all clear all clc path1='.\Results_real\'; % path of the testing results imgDir1 = dir([path1 '*.mat']); % get dir of the results n=length(imgDir1); % get size of the testing data for j = 1:n load([path1 imgDir1(j).name]); % read the results [size_xy size_xy]= size(input); rmses(j)=sqrt(sum(sum((output-gt).^2))/(size_xy*size_xy)); % get RMSE for each result j/n end rmse_mean=sum(rmses)/length(rmses); % get mean of RMSE % get standard deviation of RMSE sum_sd=0; for ii =1 : length(rmses) sum_sd = sum_sd + (rmses(ii)-rmse_mean)^2 end % show scatter of RMSEs xx = 1 : length(rmses); figure scatter(xx,rmses); % show histogram of RMSEs figure histogram(rmses,20);

在这段代码中，close all用于关闭之前打开的图形窗口，clear all用于清除之前的变量，clc用于清除命令窗口中的文本。这样做是为了确保你从一个干净的状态开始执行代码，并且不会受到之前运行代码的影响。

clear;clc; % 6个工地坐标 a=[1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25]; b=[1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75]; % 临时料场位置 x=[5 2]; y=[1 7]; % 6个工地水泥日用量 d=[3 5 4 7 6 11]; % 计算目标函数系数，即6工地与两个料场的距离，总共12个值 for i=1:6 % 对于6个工地 for j=1:2 % 接收两个料场的供用 l(i,j)=sqrt((x(j)-a(i))^2+(y(j)-b(i))^2); % 距离 end end

这段代码计算了6个工地与两个临时料场的距离。首先，定义了6个工地的坐标a和b，以及两个临时料场的坐标x和y。然后使用两层循环，计算了每个工地与两个料场之间的距离，并将结果存储在矩阵l中。具体地，通过计算...

优化以下代码 ，以便于移植 clc;clear;clear all; %导入mat文件数据 names={'B0005';'B0006';'B0007';'B0018'}; %要读取的数据文件名 Path='D:\matlab_work\锂电池数据集\NASA锂离子电池算法预测训练\5.+Battery+Data+Set\DATA\BatteryAgingARC-FY08Q4\'; for i=1:length(names) load(fullfile(Path,names{i})) end File = dir(fullfile(Path,'*.mat')); % 显示文件夹下所有符合后缀名为.xlsx文件的完整信息 FileNames = {File.name}; % MatNames=strrep(FileNames, '.mat', ''); % 创建一个字典，存储不同文件类型对应的图表编号 fileTypeMap = containers.Map({'B0005', 'B0006', 'B0007', 'B0018'}, {'B5', 'B6', 'B7', 'B18'}); % 获取当前文件名的文件类型 fileType = ''; matfile=''; % str=[5,6,7,18]; for i=1:length(FileNames) if contains(cell2mat(FileNames(i)), 'B0005') fileType = 'B0005'; matfile=B0005; elseif contains(cell2mat(FileNames(i)), 'B0006') fileType = 'B0006'; matfile=B0006; elseif contains(cell2mat(FileNames(i)), 'B0007') fileType = 'B0007'; matfile=B0007; elseif contains(cell2mat(FileNames(i)), 'B0018') fileType = 'B0018'; matfile=B0018; end % 按照对应执行程序 if ~isempty(fileType) %读取电池的所有数据 data=getdata(matfile); %修改结构体名称 eval([fileTypeMap(fileType) '= data;']); clear data; end end

Path='D:\matlab_work\锂电池数据集\NASA锂离子电池算法预测训练\5.+Battery+Data+Set\DATA\BatteryAgingARC-FY08Q4\'; for i=1:length(names) load(fullfile(Path,names{i})); end %获取所有.mat文件名 File = ...
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