data = csvread

时间: 2024-05-04 22:04:16 浏览: 11
这行代码是用来读取.csv文件中的数据的。csvread函数是一个Matlab内置函数,可以从逗号分隔值(CSV)文件中读取数据。在这里,我们使用csvread函数读取以逗号分隔的.csv文件,并将其存储在名为"data"的变量中。 具体来说,csvread函数需要一个文件名作为输入,并返回一个包含文件中所有数据的矩阵。如果文件中包含标题行,则csvread函数将自动忽略该行。在本行代码中,我们假设.csv文件中包含两列数据,分别是x坐标和y坐标,因此我们可以将读取到的矩阵视为一个二维坐标系上的点集。
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l=1068; data=csvread('D:/DATA/plaid2017/2017/1068.csv');matlab中如何用i来命名data

在MATLAB中,可以使用动态变量名来命名变量。可以在变量名后加上一个数字或字符串,以动态生成新的变量名。例如,可以使用以下代码来生成名为`data1`、`data2`、`data3`、...的变量: ``` for i = 1:10 varname = ['data', num2str(i)]; eval([varname, ' = csvread(''D:/DATA/plaid2017/2017/', num2str(l), '.csv'');']); end ``` 在这个示例中,我们使用`eval()`函数来执行动态生成的命令,将读取的CSV数据存储在名为`data1`、`data2`、`data3`、...的变量中。注意,`num2str()`函数将数字转换为字符串,`['data', num2str(i)]`将字符串连接起来以生成变量名。

% 设置特定频率和采样频率 targetFreq = 32; % 指定的目标频率 fs = 24000; % 采样频率 % 初始化存储结果的数据结构 numDataPoints = 2; % 数据点的数量 HXHX = zeros(numDataPoints, 1); % HXHX功率谱密度结果 HYHY = zeros(numDataPoints, 1); % HYHY功率谱密度结果 HXHY = zeros(numDataPoints, 1); % HXHY功率谱密度结果 % 遍历每一组数据,计算功率谱密度 for i = 1:numDataPoints % 构建当前组数据的文件名 fileName = sprintf('ch4_%d.csv', i); % 构建当前组数据的文件名 fileName1 = sprintf('ch6_%d.csv', i); % 从CSV文件中读取当前组数据 data = csvread(fileName); data1 = csvread(fileName1); % 假设数据在CSV文件的第一列 dataPoint = data(:, 1); dataPoint1 = data1(:, 1); % 计算当前组数据在特定频率上的功率谱密度 [f, ch1_power, ch1_ch2power, ch2_power] = coh_fn(dataPoint, dataPoint1, targetFreq, fs); % 将功率谱密度存储到结果数据结构中 HXHX(i) = ch1_power; HYHY(i) = ch2_power; HXHY(i) = ch1_ch2power; end % 现在,HXHX、HYHY和HXHY中存储了每一组数据在特定频率上的功率谱密度值

根据您提供的代码,您正在计算一组数据在特定频率上的功率谱密度。代码中的循环用于处理多个数据组。以下是对您代码的解释: 1. 首先,您设置了目标频率 `targetFreq` 和采样频率 `fs`。 2. 然后,您初始化了存储结果的数据结构。`numDataPoints` 表示数据点的数量,`HXHX`、`HYHY` 和 `HXHY` 分别用于存储功率谱密度的结果。 3. 接下来,使用循环遍历每一组数据。在循环中,您构建了当前组数据的文件名,并从CSV文件中读取数据。 4. 您假设数据在CSV文件的第一列,因此将数据提取到 `dataPoint` 和 `dataPoint1` 中。 5. 然后,您调用了一个名为 `coh_fn` 的函数来计算当前组数据在特定频率上的功率谱密度。函数返回了频率 `f`,通道1的功率谱密度 `ch1_power`,通道2的功率谱密度 `ch2_power`,以及通道1和通道2之间的交叉功率谱密度 `ch1_ch2power`。 6. 最后,您将计算得到的功率谱密度值存储到结果数据结构中。 通过这个循环,您可以获得每一组数据在特定频率上的功率谱密度值,并存储在 `HXHX`、`HYHY` 和 `HXHY` 中。请注意,您的代码中还需要定义 `coh_fn` 函数来计算功率谱密度。

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% 清除之前的变量和图形窗口 clear; close all; % 读取数据 filename = 'C:\Users\sure\Documents\MATLAB\ActiveRecording.csv'; % 数据文件路径 % 从CSV文件中读取数据 data = csvread(filename, 2, 0); % 从第三行开始读取数据 % 提取分类数据 beforeData = data(:, [1 3 2]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 noShearData = data(:, [4 6 5]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearUnfixedData = data(:, [7 9 8]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearFixedData = data(:, [10 12 11]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 % 创建一个2行3列的图形窗口 figure; % 绘制before类别图形 subplot(2, 3, [2, 3]); plot(beforeData(:, 1), -beforeData(:, 2), 'r-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Before'); grid on; % 绘制No Shear类别图形 subplot(2, 3, 4); plot(noShearData(:, 1), noShearData(:, 2), 'g-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('No Shear'); grid on; % 绘制Shear Unfixed类别图形 subplot(2, 3, 5); plot(shearUnfixedData(:, 1), shearUnfixedData(:, 2), 'b-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Unfixed'); grid on; % 绘制Shear Fixed类别图形 subplot(2, 3, 6); plot(shearFixedData(:, 1), shearFixedData(:, 2), 'm-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Fixed'); grid on; % 调整图形窗口大小和布局 set(gcf, 'Position', [100, 100, 1200, 800]);这个代码修改成使用boundary

这段代码有错误,我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据,线性? p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小,128是个数 %对于一维数据,卷积核第二个参数为1就行了,这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层,用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法:sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

function m = csvread(filename, r, c, rng) %CSVREAD Read a comma separated value file. % M = CSVREAD('FILENAME') reads a comma separated value formatted file % FILENAME. The result is returned in M. The file can only contain % numeric values. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C) reads data from the comma separated value % formatted file starting at row R and column C. R and C are zero- % based so that R=0 and C=0 specifies the first value in the file. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C,RNG) reads only the range specified % by RNG = [R1 C1 R2 C2] where (R1,C1) is the upper-left corner of % the data to be read and (R2,C2) is the lower-right corner. RNG % can also be specified using spreadsheet notation as in RNG = 'A1..B7'. % % CSVREAD fills empty delimited fields with zero. Data files where % the lines end with a comma will produce a result with an extra last % column filled with zeros. % % See also CSVWRITE, DLMREAD, DLMWRITE, LOAD, TEXTSCAN. % Copyright 1984-2015 The MathWorks, Inc. % Validate input args narginchk(1,Inf); % Get Filename if ~matlab.internal.strfun.ischarlike(filename) error(message('MATLAB:csvread:FileNameMustBeString')); end filename = char(filename); % Make sure file exists if exist(filename,'file') ~= 2 error(message('MATLAB:csvread:FileNotFound')); end % % Call dlmread with a comma as the delimiter % if nargin < 2 r = 0; end if nargin < 3 c = 0; end if nargin < 4 m=dlmread(filename, ',', r, c); else m=dlmread(filename, ',', r, c, rng); end错误使用 csvread (line 35) 未找到文件。如何解决

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