MATLAB中，我有12个数据sub1.mat到sub12.mat，我想把所有文件依次打开运行，有什么好的代码

您可以使用for循环来实现这个任务。下面是一个示例代码，您可以根据自己的需要进行修改：

for i = 1:12
    filename = sprintf('sub%d.mat', i); % 根据文件名规律生成文件名
    load(filename); % 打开文件
    % 在这里添加您想要对每个文件进行的操作
end

在循环中，变量`i`的值从1到12依次遍历。在每次循环中，使用`sprintf`函数根据文件名规律生成文件名，然后使用`load`函数打开文件。在文件打开后，您可以添加您想要对每个文件进行的操作。

相关问题

实验过程：快速序列视觉呈现（Rapid serial visual presentation，RSVP）范式下，100~999数字图片组成的随机序列，每张图片呈现10ms，制作成视频，其中的目标图片是100或200。视频图片序列如下图所示。共有10个受试参加实验。受试者的任务是观看视频，当看到目标图片时尽快按键。测试每个视频受试的眼动数据。此处对每位受试选取45个目标试次，45个非目标试次。每个试次含有5个特征，即为500-600 ms, 500-700 ms, 500-800 ms, 500-900 ms, 500-1000 ms 这五个区间瞳孔扩张时瞳孔尺寸的平均振幅。sub1-sub12,总共12个受试者的number的数据。 数据格式：12位受试12个.mat文件每个.mat文件的数据都是90*5的矩阵，总共90个试次。其中前45试次是目标试次，后45个试次是非目标试次。 每个试次包括5个平均瞳孔尺寸，也就是5个特征，5个特征分别是由500-600 ms, 500-700 ms, 500-800 ms, 500-900 ms, 500-1000 ms 这五个区间的的平均振幅所提取出。 3、任务要求： 1）以前23个目标试次和非目标试次作为训练数据，后22个目标和非目标试次作为测试数据。 2）采用神经网络分类方法，对目标和非目标进行分类。 3）计算评价指标有AUC、准确率ACC、混淆矩阵等，给出不同分类方法的AUC和准确率ACC均值方差图。 4）对不同分类方法的分类性能进行统计分析，如配对T检验或重复测量的方差分析。MATLAB实现上述问题， 提供MATLAB代码

好的，以下是一个可能的MATLAB代码实现：

1. 导入数据

% 假设数据文件名为sub1.mat
load('sub1.mat');
% 将数据转换为矩阵
data = cell2mat(data);

2. 数据预处理

% 去除异常值
data(data(:,1)<0,:) = [];
% 归一化
data_normalized = normalize(data);
% 平衡数据集
target_data = data_normalized(1:45,:);
non_target_data = data_normalized(46:90,:);
target_data = target_data(randperm(size(target_data,1)),:);
non_target_data = non_target_data(randperm(size(non_target_data,1)),:);
balanced_data = [target_data(1:23,:); non_target_data(1:23,:)];

3. 特征提取

% 从每个试次的5个特征中提取平均值
mean_features = mean(balanced_data,2);

4. 模型训练

% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet([10,5]);
% 训练神经网络模型
net = train(net, balanced_data', [ones(23,1);zeros(23,1)]');

5. 模型评估

% 对测试数据进行预测
test_data = [target_data(24:45,:); non_target_data(24:45,:)];
test_labels = [ones(22,1);zeros(22,1)];
predictions = round(net(test_data'));
% 计算评价指标
auc = roc_auc(test_labels, predictions);
acc = sum(predictions==test_labels)/length(test_labels);
cm = confusionmat(test_labels, predictions);

6. 统计分析

% 使用配对T检验比较不同分类方法的准确率
[p,h,stats] = signrank(acc1, acc2);

其中，`roc_auc`函数和`signrank`函数是MATLAB内置的函数，分别用于计算AUC和配对T检验。需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际情况下可能需要根据具体数据和模型进行修改和调整。

用java递归查询一个组织机构树

假设组织机构树的节点结构如下：

class OrgNode {
    private String name; // 节点名称
    private List<OrgNode> children; // 子节点列表

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public List<OrgNode> getChildren() {
        return children;
    }

    public void setChildren(List<OrgNode> children) {
        this.children = children;
    }
}

递归查询组织机构树的代码如下：

public class OrgTreeSearcher {
    /**
     * 递归查询组织机构树中指定名称的节点
     * @param rootNode 组织机构树的根节点
     * @param name 要查询的节点名称
     * @return 查询到的节点，如果未查询到则返回null
     */
    public OrgNode searchByName(OrgNode rootNode, String name) {
        if (rootNode == null) {
            return null;
        }
        if (rootNode.getName().equals(name)) {
            return rootNode;
        }
        List<OrgNode> children = rootNode.getChildren();
        if (children != null) {
            for (OrgNode child : children) {
                OrgNode result = searchByName(child, name);
                if (result != null) {
                    return result;
                }
            }
        }
        return null;
    }
}

使用示例：

public static void main(String[] args) {
    OrgNode root = new OrgNode();
    root.setName("总公司");

    OrgNode sub1 = new OrgNode();
    sub1.setName("分公司1");
    root.setChildren(Arrays.asList(sub1));

    OrgNode sub11 = new OrgNode();
    sub11.setName("子公司1-1");
    sub1.setChildren(Arrays.asList(sub11));

    OrgNode sub12 = new OrgNode();
    sub12.setName("子公司1-2");
    sub1.setChildren(Arrays.asList(sub12));

    OrgNode sub121 = new OrgNode();
    sub121.setName("子公司1-2-1");
    sub12.setChildren(Arrays.asList(sub121));

    OrgTreeSearcher searcher = new OrgTreeSearcher();
    OrgNode result = searcher.searchByName(root, "子公司1-2-1");
    System.out.println(result.getName()); // 输出：子公司1-2-1
}