clear all clc tic load ceemd_data.mat imfn1=sum(imfn,2); data1=imfn1; %data1=xlsread('阴天无聚类.xls','B1:B656'); %data1=xlsread('雨天无聚类.xls','B1:B697'); %[x1,y1]=data_process1(data1,40); %[x1,y1]=data_process1(data1,80); %[x1,y1]=data_process1(data1,100); [x1,y1]=data_process1(data1,120); %归一化 [xs,mappingx]=mapminmax(x1',0,1);x1=xs'; [ys,mappingy]=mapminmax(y1',0,1);y1=ys'; %划分数据集 %X为训练集的输入，T为训练集的输出；X2为测试集的输入，T2为测试集的输出 n1=249; m1=60; P=x1(1:m1,:);%构建训练数据的输入样本 P1=x1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输入样本 T=y1(1:m1,:); %构建训练数据的输出样本 T1=y1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输出样本 P=P';P1=P1';T=T';T1=T1';解释一下这个程序给这个程序的每一行加上备注

这段程序是用于数据处理和构建神经网络输入输出样本的。下面是每一行的解释：

1. clear all: 清空当前命名空间中的所有变量。
2. clc: 清空命令行窗口。
3. tic: 记录当前时间，用于计算程序运行时间。
4. load ceemd_data.mat: 加载名为 "ceemd_data.mat" 的数据文件。
5. imfn1=sum(imfn,2);: 对 imfn 矩阵每行求和，得到 imfn1 矩阵。
6. data1=imfn1;: 将 imfn1 赋值给 data1。
7. %data1=xlsread('阴天无聚类.xls','B1:B656');: 注释掉的代码，用于从 Excel 文件中读取数据。
8. %data1=xlsread('雨天无聚类.xls','B1:B697');: 注释掉的代码，用于从 Excel 文件中读取数据。
9. %[x1,y1]=data_process1(data1,40);: 注释掉的代码，用于调用名为 data_process1 的函数进行数据处理。
10. %[x1,y1]=data_process1(data1,80);: 注释掉的代码，用于调用名为 data_process1 的函数进行数据处理。
11. %[x1,y1]=data_process1(data1,100);: 注释掉的代码，用于调用名为 data_process1 的函数进行数据处理。
12. [x1,y1]=data_process1(data1,120);: 调用名为 data_process1 的函数进行数据处理，返回处理后的输入和输出样本。
13. %归一化: 对数据进行归一化处理。
14. [xs,mappingx]=mapminmax(x1',0,1);x1=xs';: 对输入样本 x1 进行归一化处理，并保存归一化参数 mappingx。
15. [ys,mappingy]=mapminmax(y1',0,1);y1=ys';: 对输出样本 y1 进行归一化处理，并保存归一化参数 mappingy。
16. %划分数据集: 将数据集划分为训练集和测试集。
17. %X为训练集的输入，T为训练集的输出；X2为测试集的输入，T2为测试集的输出。
18. n1=249; m1=60;: 设置训练集和测试集的样本数量。
19. P=x1(1:m1,:);: 从 x1 中取出前 m1 个样本作为训练集的输入样本 P。
20. P1=x1(m1+1:end,:);: 从 x1 中取出剩余的样本作为测试集的输入样本 P1。
21. T=y1(1:m1,:);: 从 y1 中取出前 m1 个样本作为训练集的输出样本 T。
22. T1=y1(m1+1:end,:);: 从 y1 中取出剩余的样本作为测试集的输出样本 T1。
23. P=P';P1=P1';T=T';T1=T1';: 将输入和输出样本转置，以符合神经网络工具箱的输入格式。