matlab如何用textread批量读取文件夹中的.dat文件

感谢您的提问。关于您的问题，可以使用如下代码来批量读取文件夹中的.dat文件：

files = dir('your_folder_path/*.dat'); % 获取文件夹中的所有dat文件
for i=1:length(files)
    file_path = fullfile(files(i).folder,files(i).name); % 获取文件路径
    data = textread(file_path); % 读取数据
    % 进行操作，例如输出数据
    disp(data);
end

需要注意的是，textread函数需要根据.dat文件具体格式进行设置，详细使用方法可以参考Matlab官方文档。希望能够帮助到您。

相关问题

matlab读取dat文件乱码

如果在MATLAB中读取DAT文件时出现乱码，可能是因为文件的编码格式与MATLAB的默认编码格式不同。您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 指定文件编码格式：在使用textread或fscanf等函数读取文件时，可以指定文件的编码格式。例如，如果您的文件采用UTF-8编码，可以使用以下命令进行读取：

fid = fopen('filename.dat','r','n','UTF-8');

2. 转换文件编码格式：您可以使用外部工具（如Notepad++）将DAT文件的编码格式转换为MATLAB支持的编码格式，例如ANSI或UTF-8。

3. 使用其他函数读取文件：除了textread和fscanf之外，MATLAB还提供了其他函数来读取文件，例如xlsread或csvread。您可以尝试使用这些函数来读取DAT文件，看看是否可以避免乱码问题。

希望这些方法能够帮助您解决问题。

%数据加载 clear clc load iris.dat; %importdata('iris.dat') %数据预处理 A1=randsample(150,118,false); trainData1=iris(A1,:) A2=randsample(150,32,false); testData1=iris(A2,:) save('trainData1.txt','trainData1','-ascii'), save('testData1.txt','testData1','-ascii'), [f1,f2,f3,f4,class]=textread('trainData1.txt','%f%f%f%f%f',150); [imput,minI,maxI]=premnmx([f1,f2,f3,f4]'); %创建神经网络 s=length(class); output=zeros(s,3); for i=1:s output(i,class(i))=1; end %设置训练参数 net=newff(minmax(input),[10 3],{'logsig','logsig'},'traingdx'); net.trainparam.show=50;%显示中间结果的周期 net.trainparam.epochs=500;%最大迭代数（学习次数） net.trainparam.goal=0.01;%学习速率 net.trainparam.lr=0.01;%学习效率 net=train(net,input,output); %开始测试 [t1,t2,t3,t4,c]=textread('testData1.txt','%f%f%f%f%f',150); [textInput,minI,maxI]=premnmx([t1,t2,t3,t4]'); Y=sim(net,textInput); [s1,s2]=size(Y); hiNum=0; for i=1:s2; [m,Index]=max(Y(:,i)); if(Index==c(i)) hiNum=hiNum+1; end end %统计识别率

这段代码涉及到神经网络的训练和测试过程，其主要步骤如下：

1. 加载数据：从 iris.dat 文件中读取数据，然后将数据随机分为训练集和测试集。

2. 数据预处理：使用 MATLAB 自带的数据预处理函数 `premnmx` 对输入数据进行归一化。

3. 创建神经网络：使用 `newff` 函数创建一个 2 层的神经网络，第 1 层有 10 个神经元，第 2 层有 3 个神经元，激活函数都是 `logsig`。

4. 设置训练参数：设置神经网络的训练参数，包括最大迭代次数、学习速率、学习效率等。

5. 训练神经网络：使用 `train` 函数对神经网络进行训练。

6. 测试神经网络：使用 `sim` 函数对测试集进行预测，然后统计预测正确的数量，计算识别率。

需要注意的是，这段代码中存在一些问题：

1. `input` 变量没有定义，应该改为 `imput`。

2. 训练参数中的学习率 `lr` 和目标误差 `goal` 的值可能需要根据具体情况进行调整。

3. 统计识别率时，应该将 `s1` 改为 150，因为测试集有 150 个样本。

4. 在 `for` 循环中，应该将 `Index` 改为 `index`，因为 MATLAB 是区分大小写的。

以下是修改后的代码：

% 数据加载
clear clc
load iris.dat;

% 随机分割训练集和测试集
A1 = randsample(150, 118, false);
trainData1 = iris(A1, :);
A2 = setdiff(1:150, A1);
testData1 = iris(A2, :);
save('trainData1.txt', 'trainData1', '-ascii');
save('testData1.txt', 'testData1', '-ascii');

% 数据预处理
[f1, f2, f3, f4, class] = textread('trainData1.txt', '%f%f%f%f%f', 150);
[input, minI, maxI] = premnmx([f1, f2, f3, f4]');
s = length(class);
output = zeros(s, 3);
for i = 1:s
    output(i, class(i)) = 1;
end

% 创建神经网络
net = newff(minmax(input), [10 3], {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx');

% 设置训练参数
net.trainparam.show = 50; % 显示中间结果的周期
net.trainparam.epochs = 500; % 最大迭代数（学习次数）
net.trainparam.goal = 0.01; % 目标误差
net.trainparam.lr = 0.01; % 学习率

% 训练神经网络
net = train(net, input, output);

% 测试神经网络
[t1, t2, t3, t4, c] = textread('testData1.txt', '%f%f%f%f%f', 150);
[textInput, minI, maxI] = premnmx([t1, t2, t3, t4]');
Y = sim(net, textInput);
[s1, s2] = size(Y);
hiNum = 0;
for i = 1:s2
    [m, index] = max(Y(:, i));
    if index == c(i)
        hiNum = hiNum + 1;
    end
end

% 统计识别率
accuracy = hiNum / 150;
disp(['识别率为：', num2str(accuracy)]);