[date,txt,raw] = xlsread('490V_1_0-360Nm_0813.xlsx'); speed=date(:,strcmp('Speed1[rpm]',raw(1,:)));这段代码为什么读出的列数向后偏移一列

这种情况可能是因为 Excel 文件中有空白列或者空白行导致的。可以尝试在读取数据时指定需要读取的区域，避免读取空白列或行。

例如，如果数据从第2行第1列开始，到第100行第5列结束，可以使用以下代码读取：

[date,txt,raw] = xlsread('490V_1_0-360Nm_0813.xlsx', 'Sheet1', 'B2:F100');
speed = date(:,strcmp('Speed1[rpm]',raw(1,:)));

其中，`'Sheet1'` 表示要读取的工作表名称，`'B2:F100'` 表示要读取的数据区域。

相关问题

优化以下数据：[date,txt,raw] = xlsread('490V_1_0-360Nm_0813.xlsx'); speed=date(:,strcmp('Speed1[rpm]',raw(1,:))); torque=date(:,strcmp('Torque1[Nm]',raw(1,:))); plot(speed,torque); xlabel('速度'); ylabel('扭矩')

可以将代码进行简化和优化，如下所示：

data = xlsread('490V_1_0-360Nm_0813.xlsx');
speed = data(:, strcmp('Speed1[rpm]', raw(1,:)));
torque = data(:, strcmp('Torque1[Nm]', raw(1,:)));
plot(speed, torque);
xlabel('Speed');
ylabel('Torque');

这样可以使代码更加易读和易于维护。

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。