阅读程序clc; clear; load d01_te.dat load d00.dat X=d00'; F=d01_te; normalindex=X; pt_test=F; [normalindex1,mnormal,stsnormal]=auto(normalindex);%建模矩阵标准化 A=normalindex1; [m,~]=size(A); c=cov(A); [pc,latent,explained] = pcacov(c); P=cumsum(latent)./sum(latent); [Pm,Pn]=size(P); for i=1:Pm if P(i)>0.85 PCs=i; break end end % PCs=3; P=pc(:,1:PCs); for i=1:500 %T2 and Spe of training samples T(i)=A(i,:)*pc(:,1:PCs)*inv(diag(latent(1:PCs,1)))*pc(:,1:PCs)'*A(i,:)'; q(i)=(A(i,:)*pc(:,PCs+1:end)*pc(:,PCs+1:end)')*(A(i,:)*pc(:,PCs+1:end)*pc(:,PCs+1:end)')'; end [Df,xx]=ksdensity(T,'function','cdf'); for i=1:100 %95%控制限 Dfmin=min(abs(Df-0.95)); if(abs(Df(1,i)-0.95)==Dfmin); T2=xx(1,i); break end end [Df,xx]=ksdensity(q,'function','cdf'); for i=1:100 %95%控制限 Dfmin=min(abs(Df-0.95)); if(abs(Df(1,i)-0.95)==Dfmin); SPE=xx(1,i); break end end %确定控制线结束 [m,n]=size(F); B=(F-mnormal(ones(m,1),:))./stsnormal(ones(m,1),:); [mf,nf]=size(B); for i=1:mf %T2 and Spe of training samples Tf(i)=B(i,:)*pc(:,1:PCs)*inv(diag(latent(1:PCs,1)))*pc(:,1:PCs)'*B(i,:)'; qf(i)=(B(i,:)*pc(:,PCs+1:end)*pc(:,PCs+1:end)')*(B(i,:)*pc(:,PCs+1:end)*pc(:,PCs+1:end)')'; end figure(1), subplot(1,2,1) plot(Tf(1:960),'k-') hold on plot([1 960],[T2 T2],'k--') hold off legend('Testing','T_α') xlabel('Sample');ylabel('T^2') % figure(2), subplot(1,2,2) semilogy(qf(1:960),'k-') hold on plot([1 960],[ SPE SPE],'k--') hold off legend('Testing','Q_α') xlabel('Sample');ylabel('Q') p2=0;q2=0;p3=0;q3=0; for i=1:160 if Tf(i)>T2 p2=p2+1; end end b1=p2/160*100 %%%误报率 for i=1:160 if qf(i)>SPE p3=p3+1; end end b2=p3/160*100 %%%误报率 for i=161:960 if Tf(i)>T2 q2=q2+1; end end b3=q2/800*100 %%%检测率 for i=161:960 if qf(i)>SPE q3=q3+1; end end b4=q3/800*100 %%%检测率

这段程序主要是进行统计过程控制图的计算和绘制。下面是对程序的主要步骤进行解释：

1. 清空命令窗口和工作空间，以确保开始时的环境干净。
2. 加载数据文件 `d01_te.dat` 和 `d00.dat`。
3. 将 `d00` 转置赋值给变量 `X`，将 `d01_te` 赋值给变量 `F`。
4. 将 `X` 赋值给 `normalindex`，将 `F` 赋值给 `pt_test`。
5. 调用函数 `auto` 对 `normalindex` 进行标准化处理，得到标准化后的矩阵 `A`，以及均值向量 `mnormal` 和标准差向量 `stsnormal`。
6. 获取矩阵 `A` 的行数和列数，分别存储在变量 `m` 和 `~` 中（这里使用了波浪线表示不关心的变量）。
7. 计算矩阵 `A` 的协方差矩阵，并利用函数 `pcacov` 对其进行主成分分析，得到主成分矩阵 `pc`、特征值向量 `latent` 和解释方差向量 `explained`。
8. 计算累积解释方差比例，并找到第一个累积解释方差超过 0.85 的位置，将其赋值给变量 `PCs`。
9. 获取主成分矩阵 `pc` 的前 `PCs` 列，赋值给矩阵 `P`。
10. 使用循环计算训练样本的 T2 统计量和 SPE 统计量，并进行核密度估计得到其累积分布函数。
11. 根据累积分布函数找到 T2 统计量和 SPE 统计量对应的 95% 控制限。
12. 将测试样本标准化为矩阵 `B`，利用主成分矩阵 `pc` 对其进行投影，并计算 T2 统计量和 SPE 统计量。
13. 绘制图形：左侧是测试样本的 T2 统计量随样本序号的变化曲线，包括样本点和控制限线；右侧是测试样本的 SPE 统计量随样本序号的变化曲线，同样包括样本点和控制限线。
14. 统计误报率和检测率：根据 T2 统计量和 SPE 统计量超过控制限的情况，统计出误报率和检测率。

请注意，程序中的某些变量是根据上下文推测得出的，可能需要根据具体问题进行调整。