解释下这段代码%% 语音特征信号分类 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); fore=zeros(4,500); for ii=1:1 for i=1:500%1500 %隐含层输出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end fore(:,i)=w2'*Iout'+b2; end end

这段代码是用于语音特征信号分类的部分。我将逐行解释代码的功能：

1. `inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);`：将测试数据集进行归一化处理，使用`mapminmax`函数将输入数据`input_test`按照训练数据集的归一化参数`inputps`进行归一化。

2. `fore=zeros(4,500);`：创建一个大小为4x500的全零数组`fore`，用于存储分类结果。

3. `for ii=1:1`：执行一次以下操作。

4. `for i=1:500`：对于每个语音信号，执行以下操作。

5. `for j=1:1:midnum`：对于每个隐藏层神经元，执行以下操作。

6. `I(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);`：计算隐藏层神经元的输入`I(j)`，使用输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置项。

7. `Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));`：计算隐藏层神经元的输出`Iout(j)`，使用sigmoid函数对输入进行激活。

8. `fore(:,i)=w2'*Iout'+b2;`：计算输出层的分类结果，使用输出层权重矩阵与隐藏层输出相乘并加上偏置项。

最终，`fore`数组存储了每个语音信号的分类结果。

相关问题

这段代码什么功能[inputn_train,inputps] =mapminmax(input_train);inputn_test =mapminmax('apply',input_test,inputps);

这段代码实现了将数据归一化的功能，具体来说：

- `mapminmax` 函数可以将数据归一化到 [0,1] 的范围内。
- `input_train` 是训练集输入数据，`input_test` 是测试集输入数据。
- `mapminmax(input_train)` 对训练集输入数据进行归一化，并返回归一化后的结果 `inputn_train`，同时返回归一化的参数 `inputps`（最大值和最小值）。
- `mapminmax('apply',input_test,inputps)` 对测试集输入数据应用训练集的归一化参数 `inputps`，并返回归一化后的结果 `inputn_test`。这里使用 `'apply'` 参数是因为需要使用训练集的归一化参数对测试集进行归一化。

查找以下代码的输出节点%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

这段代码的输出节点是没有的，它主要是对数据进行了转置、归一化处理，并且得到了训练集和测试集的样本数量。具体来说：

- 第一行代码使用 MATLAB 中的转置操作符 `'`，将训练集和测试集的特征矩阵和标签矩阵分别进行了转置，这是为了让每一列对应一个样本，方便后续的处理。
- 接下来的代码使用了 MATLAB 中的 `mapminmax` 函数对数据进行了归一化处理，将特征和标签值都缩放到了 [0, 1] 的区间内。这个函数的第一个参数是要归一化的矩阵，第二个参数是归一化后的最小值，第三个参数是归一化后的最大值。
- 最后两行代码得到了训练集和测试集的样本数量，分别使用了 MATLAB 中的 `size` 函数。其中，`M` 表示训练集的样本数量，`N` 表示测试集的样本数量。

总之，这段代码主要是对数据进行了预处理，为后续的模型训练做好了准备。