result = xlsread('数据集4.xlsx','Sheet1', 'A1:B40'); num_samples = length(result); or_dim = size(result, 2); kim = 2; zim = 1; for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)]; end outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim; disp(f_); P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2);

这段代码是在前面读取数据的基础上进行的处理。for循环中的代码将每相邻的kim+1行数据合并成一个样本，每个样本由kim个连续行数据和一个跨度为zim的下一行数据组成。res数组是处理后的结果，其中每一行代表一个样本。接下来，outdim被赋值为1，num_size被赋值为0.7，num_train_s被赋值为四舍五入后的0.7*num_samples。f_被赋值为res中特征的维度减去outdim。P_train和T_train分别被赋值为res中前num_train_s个样本的特征和标签，其中M为特征的维度。这段代码的作用可能是为了将原始数据处理成神经网络训练所需的输入形式。

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result = xlsread('数据集4.xlsx','Sheet1', 'A1:B40'); num_samples = length(result); or_dim = size(result, 2); kim = 2; zim = 1;

这段代码是用来读取名为“数据集4.xlsx”中的第一个表格（Sheet1），并将其中的前40行前两列读入变量result中。接下来，num_samples被赋值为result中的样本数，or_dim被赋值为result中特征的维度，即2。kim和zim分别被赋值为2和1。这段代码的作用可能是为了读取数据并对变量进行初始化。

num=xlsread('shuju.xlsx'); NUM=num(:,2);

这两行代码的作用是从Excel文件'shuju.xlsx'中读取数据，并将第二列的数据存储在名为NUM的变量中。

第一行代码 `num=xlsread('shuju.xlsx');` 是用于读取Excel文件中的数据，并将整个数据存储在名为num的变量中。这意味着num是一个矩阵或一个单元数组，其中包含了Excel文件中的所有数据。

第二行代码 `NUM=num(:,2);` 是将num中的所有行的第二列数据提取出来，并存储在名为NUM的变量中。冒号(:)表示提取所有行，而2表示提取第二列。

因此，通过这两行代码，你可以在MATLAB中获取Excel文件中的第二列数据，并将其存储在NUM变量中供后续使用。