dat_dir = 'D:\desk\psd音频文件'; fil_all = dir(dat_dir); fil_all = {fil_all.name}; TP_Res = regexp(fil_all,'wav$'); TP_Res = cellfun(@(x) ~isempty(x),TP_Res); fil_all = {fil_all{TP_Res}};什么意思

这段代码的作用是读取指定目录中所有的文件名，并筛选出以".wav"结尾的文件名。首先，使用`dir(dat_dir)`函数获取指定目录`dat_dir`下的所有文件信息，并将结果存储在变量`fil_all`中。然后，通过`{fil_all.name}`将文件信息中的文件名提取出来，存储在`fil_all`变量中。接下来，使用正则表达式`regexp(fil_all,'wav$')`匹配以".wav"结尾的文件名，并将结果存储在变量`TP_Res`中。最后，使用`cellfun(@(x) ~isempty(x),TP_Res)`判断每个文件名是否匹配成功，并将结果存储在`TP_Res`中。最终，通过`{fil_all{TP_Res}}`将匹配成功的文件名提取出来，并重新存储在`fil_all`中。

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PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码，告诉我每一条代码的作用和意义

PCA_Plot_3: 这个函数用来绘制主成分分析（PCA）的散点图。它接受四个参数：data（数据矩阵），Annotation（注释信息），VAR（行名），Color（颜色）。首先，它对数据进行主成分分析（prcomp函数），然后将主成分分析的结果转换为数据帧（pca_out）。接下来，它将行名转换为指定的VAR变量名，并将注释信息与主成分分析结果进行连接（left_join函数）。最后，它使用ggplot库绘制散点图，其中x轴表示PC1，y轴表示PC2，点的颜色由Color参数指定。

Deseq2_Deseq_function_2: 这个函数用于进行差异表达分析。它接受两个参数：Countdata（基因计数数据）和Coldata（样本注释信息）。首先，它使用DESeq2包中的DESeqDataSetFromMatrix函数将Countdata和Coldata转换为差异表达分析所需的数据集对象。然后，它使用DESeq2包中的DESeq函数进行差异表达分析，并返回结果。

pheatmap_singscore: 这个函数用于绘制热图。它接受三个参数：pathways（基因通路信息），data（基因表达数据），Annotation（注释信息）。首先，它从data中选择pathways对应的基因，并根据Annotation的行名对选定的基因进行筛选。然后，它使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图，其中Gene_select_anno是待绘制的基因数据，Annotation用于注释列，cluster_rows参数表示是否对行进行聚类，clustering_distance_rows参数表示行聚类所使用的距离度量。

matrix.please: 这个函数用于将数据框转换为矩阵。它接受一个参数x（数据框），并将x的第一列作为行名，将x的其余列转换为矩阵。最后，它返回该矩阵。

for flg = 1:numel(fil_all) fil_nam = fil_all{flg}; [Sig,Fs ]=audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam)); Ns = numel(Sig); SegT = 60*2;%Segmaent Time,unit:s Np = Fs*SegT; Nseg = floor(Ns/Np); SegFreq = 1000; Res = round(Fs/SegFreq); Nfft = ceil(Np/Res)*Res; WINDOW = gausswin(Np); NOVERLAP=[]; Pcel=[]; for i = 1:Nseg SigTmp =zeros(Np,1); SigTmp(1:Np) = Sig(((i-1)*Np+1):i*Np); SigTmp= SigTmp.*WINDOW; Cpx = fft(SigTmp,Nfft)/Np; Pcel(:,i) = abs(Cpx(1:end/2)).^2; % [Pcel{i},W] = pwelch(Sig(((i-1)*Np+1):i*Np),WINDOW,NOVERLAP,Nfft); end什么意思

这段代码是一个循环，用于对每个文件进行分段频谱分析。循环中的每个步骤如下：

1. 在每次循环开始时，将`fil_all`中的文件名提取出来，并存储在变量`fil_nam`中。

2. 使用`audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam))`函数读取完整路径为`fullfile(dat_dir,fil_nam)`的音频文件，并将返回的信号数据存储在变量`Sig`中，采样率存储在变量`Fs`中。

3. 计算信号的样本数，将结果存储在变量`Ns`中。

4. 设置每个分段的时间长度为2分钟（单位：秒），将结果存储在变量`SegT`中。

5. 计算每个分段的样本数，将结果存储在变量`Np`中，计算方法为采样率乘以分段时间。

6. 计算信号可以被分成多少个完整的分段，将结果向下取整并存储在变量`Nseg`中。

7. 设置分段频率为1000Hz，将结果存储在变量`SegFreq`中。

8. 计算每个分段的频率分辨率，将结果取整并存储在变量`Res`中，计算方法为采样率除以分段频率。

9. 计算进行FFT变换时需要使用的点数，将结果向上取整并存储在变量`Nfft`中，计算方法为每个分段的样本数除以频率分辨率，再乘以频率分辨率。

10. 使用`gausswin(Np)`函数生成一个长度为Np的高斯窗口，将结果存储在变量`WINDOW`中。

11. 初始化`NOVERLAP`和`Pcel`为空数组。

12. 开始循环，对每个分段进行处理。

a. 初始化一个长度为Np的零向量`SigTmp`，并将当前分段的音频数据复制到`SigTmp`中。

b. 将`SigTmp`乘以窗口函数`WINDOW`，以减少频谱泄漏的影响。

c. 对经过窗口函数处理后的信号进行FFT变换，并将结果除以Np进行归一化。

d. 计算频谱的功率谱密度，将结果的前半部分存储在列向量`Pcel`的第i列中。

13. 循环结束。