matlab如何用textread批量读取文件夹中的.dat文件

时间: 2024-05-13 20:21:13 浏览: 182
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: ```matlab 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)]); ```
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