matlab批量处理xls文件

要使用Matlab批量处理XLS文件，你可以按照以下步骤进行操作:

1. 首先，你需要在Matlab的工作目录下放置要处理的XLS文件。可以使用`dir`命令获取目录下的所有XLS文件名并保存到一个字符串数组中。这可以通过以下代码实现：

filelist = dir([pwd, '\*.xls']);

2. 接下来，你可以使用`for`循环遍历文件列表，并使用`xlsread`函数读取每个XLS文件的数据。你可以将数据保存在一个矩阵中，每个文件的数据作为矩阵的一列。以下是一个示例代码：

n = length(filelist);
Data = zeros(1024, n) * NaN;
for i = 1:n
    [Num, Txt, Raw = xlsread([pwd, '\', filelist(i).name]);
    Data(:, i) = Num;
end

3. 最后，你可以保存处理后的数据。你可以使用`save`命令将数据保存为MAT文件。以下是一个示例代码：

save Data Data

请注意，这只是一个基本的示例代码，你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改。另外，如果你想处理CSV文件而不是XLS文件，你可以使用`csvread`函数代替`xlsread`函数。

引用中的示例代码展示了如何使用Matlab批量处理XLS文件，并将数据保存在一个矩阵中。引用提到了使用Python相比于Matlab可以更快地处理这些文件。而引用是一篇关于Matlab对Excel数据批处理的思路介绍。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab批量处理excel(CSV)文件数据](https://blog.csdn.net/zzx2016zzx/article/details/86696313)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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