matlab中n_=strcat('C:\programs\practice\data\gnss\')

时间: 2023-10-02 14:04:12 浏览: 47
这段代码中,文件路径的拼接是通过将字符串连接起来实现的。首先,filestem的值被设定为'C:\Users\YOUR_USERNAME_HERE\Documents\MATLAB\iti_with_OLDEX\pima'。然后,数据集名称'pima'被赋给了变量dataset。接下来,使用strcat函数将filestem和dataset连接起来,生成文件名。最后,加载函数使用文件名和其他参数加载数据。所以,n_的值应该是字符串'C:\programs\practice\data\gnss\'与其他部分的组合。
相关问题

修改这段代码为函数:originalFile_path = 'E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\Before'; % 原始的图像文件夹路径 reviseFile_path = 'E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\after'; % 批处理后的图像文件夹路径 allFileInfo=dir(originalFile_path) [fileNum tmp1]=size(allFileInfo); string fileType; for i=1:fileNum allFileName(i)=string(allFileInfo(i).name) [splitAfter tmp2]=split(allFileName(i),"."); %取出 文件类型 的字符 type=char(splitAfter(2,1)) [tem2 tmp3]=size(type) if tmp3<=1 %可能会出现因此文件 造成程序瘫痪 continue; else newDir=strcat(reviseFile_path,'\',splitAfter(2)) %newDir创建需要分类的文件夹的路径 mkdir(newDir) source=strcat(originalFile_path,'\',allFileName(i)) %源文件路径 destination=strcat(newDir,'\',allFileName(i)) %目标文件路径 movefile(source,destination); % 移动 end end

可以将这段代码封装成一个函数,函数的输入参数为原始的图像文件夹路径和批处理后的图像文件夹路径,输出参数为处理后的图像文件夹路径下的所有文件名。代码如下: ```matlab function allFileName = batchOperation(originalFile_path, reviseFile_path) allFileInfo = dir(originalFile_path); [fileNum, ~] = size(allFileInfo); allFileName = strings(1, fileNum); for i = 1:fileNum allFileName(i) = string(allFileInfo(i).name); [splitAfter, ~] = split(allFileName(i), "."); type = char(splitAfter(2, 1)); [tem2, tmp3] = size(type); if tmp3 <= 1 continue; else newDir = strcat(reviseFile_path, '\', splitAfter(2)); mkdir(newDir); source = strcat(originalFile_path, '\', allFileName(i)); destination = strcat(newDir, '\', allFileName(i)); movefile(source, destination); end end end ``` 调用该函数的方式为: ```matlab allFileName = batchOperation('E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\Before', 'E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\after'); ```

function decoded_str = decode(encoded_str, symbol, code) decoded_str = ''; current_code = ''; for i = 1:length(encoded_str) current_code = strcat(current_code, encoded_str(i)); match = strcmp(current_code, code); if any(match) symbol_index = find(match); decoded_str = strcat(decoded_str, symbol(symbol_index)); current_code = ''; end end end

这是一个 MATLAB 的函数,用于根据给定的编码和编码表解码字符串。 函数的输入参数为三个: - `encoded_str`:待解码的字符串,是由编码表中的字符编码而来的。 - `symbol`:编码表中的字符集合。 - `code`:编码表中各字符的编码集合。 函数的输出为解码后的字符串。 函数主体部分的作用是:将 `encoded_str` 逐个字符与 `current_code` 拼接,并查找是否有与之匹配的编码。如果找到匹配的编码,就将其对应的字符加入到 `decoded_str` 中,并将 `current_code` 置空。 具体的操作可以分为以下几步: 1. 初始化 `decoded_str` 和 `current_code` 为空字符串。 2. 遍历 `encoded_str` 的每个字符,将其拼接到 `current_code` 后面。 3. 查找 `current_code` 是否与 `code` 中的某个编码相匹配。如果匹配,就找到其对应的字符加入到 `decoded_str` 中,并将 `current_code` 置空。 4. 最后返回 `decoded_str`。 这个函数的作用是解码一个经过编码的字符串,将其还原为原来的字符串。它的实现原理与哈夫曼编码、Shannon-Fano编码等压缩算法的解压缩过程类似。

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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