解释下这段代码output_fore=zeros(1,500); for i=1:500 output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i))); end %BP网络预测误差 error=output_fore-output1(n(1501:2000))'; %画出预测语音种类和实际语音种类的分类图 figure(1) plot(output_fore,'r') hold on plot(output1(n(1501:2000))','b') legend('预测语音类别','实际语音类别') %画出误差图 figure(2) plot(error) title('BP网络分类误差','fontsize',12) xlabel('语音信号','fontsize',12) ylabel('分类误差','fontsize',12) %print -dtiff -r600 1-4 k=zeros(1,4); %找出判断错误的分类属于哪一类 for i=1:500 if error(i)~=0 [b,c]=max(output_test(:,i)); switch c case 1 k(1)=k(1)+1; case 2 k(2)=k(2)+1; case 3 k(3)=k(3)+1; case 4 k(4)=k(4)+1; end end end %找出每类的个体和 kk=zeros(1,4); for i=1:500 [b,c]=max(output_test(:,i)); switch c case 1 kk(1)=kk(1)+1; case 2 kk(2)=kk(2)+1; case 3 kk(3)=kk(3)+1; case 4 kk(4)=kk(4)+1; end end %正确率 rightridio=(kk-k)./kk; disp('正确率') disp(rightridio);

这段代码是一个用于语音分类的BP神经网络的预测结果分析部分。我将逐行解释代码的功能：

1. `output_fore=zeros(1,500);`：创建一个大小为1x500的全零数组`output_fore`，用于存储预测结果。

2. `for i=1:500`：对于每个语音信号，执行以下操作。

3. `output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));`：找出当前语音信号中概率最高的预测结果，并将其存储在`output_fore`数组中。

4. `error=output_fore-output1(n(1501:2000))';`：计算预测结果与实际结果之间的误差。

5. `figure(1)`：创建一个名为"figure(1)"的图形窗口。

6. `plot(output_fore,'r')`：绘制预测语音类别的分类图，使用红色表示。

7. `hold on`：保持图形窗口，以便在同一图形窗口中绘制其他图形。

8. `plot(output1(n(1501:2000))','b')`：绘制实际语音类别的分类图，使用蓝色表示。

9. `legend('预测语音类别','实际语音类别')`：添加图例，标识红色表示的是预测语音类别，蓝色表示的是实际语音类别。

10. `figure(2)`：创建一个名为"figure(2)"的图形窗口。

11. `plot(error)`：绘制BP网络分类误差图。

12. `title('BP网络分类误差','fontsize',12)`：设置误差图的标题为"BP网络分类误差"，字体大小为12。

13. `xlabel('语音信号','fontsize',12)`：设置X轴标签为"语音信号"，字体大小为12。

14. `ylabel('分类误差','fontsize',12)`：设置Y轴标签为"分类误差"，字体大小为12。

15. `k=zeros(1,4);`：创建一个大小为1x4的全零数组`k`，用于统计判断错误的分类属于哪一类。

16. `for i=1:500`：对于每个语音信号，执行以下操作。

17. `if error(i)~=0`：如果当前语音信号的误差不为零。

18. `[b,c]=max(output_test(:,i));`：找出当前语音信号中概率最高的预测结果，并将其存储在变量`c`中。

19. `switch c`：根据预测结果的值进行分支选择。

20. `case 1`：如果预测结果为1。

21. `k(1)=k(1)+1;`：将`k(1)`加一，表示分类为1的判断错误个数加一。

22. `case 2`：如果预测结果为2。

23. `k(2)=k(2)+1;`：将`k(2)`加一，表示分类为2的判断错误个数加一。

24. `case 3`：如果预测结果为3。

25. `k(3)=k(3)+1;`：将`k(3)`加一，表示分类为3的判断错误个数加一。

26. `case 4`：如果预测结果为4。

27. `k(4)=k(4)+1;`：将`k(4)`加一，表示分类为4的判断错误个数加一。

28. `kk=zeros(1,4);`：创建一个大小为1x4的全零数组`kk`，用于统计每类的个体和。

29. `for i=1:500`：对于每个语音信号，执行以下操作。

30. `[b,c]=max(output_test(:,i));`：找出当前语音信号中概率最高的预测结果，并将其存储在变量`c`中。

31. `switch c`：根据预测结果的值进行分支选择。

32. `case 1`：如果预测结果为1。

33. `kk(1)=kk(1)+1;`：将`kk(1)`加一，表示分类为1的个体和加一。

34. `case 2`：如果预测结果为2。

35. `kk(2)=kk(2)+1;`：将`kk(2)`加一，表示分类为2的个体和加一。

36. `case 3`：如果预测结果为3。

37. `kk(3)=kk(3)+1;`：将`kk(3)`加一，表示分类为3的个体和加一。

38. `case 4`：如果预测结果为4。

39. `kk(4)=kk(4)+1;`：将`kk(4)`加一，表示分类为4的个体和加一。

40. `rightridio=(kk-k)./kk;`：计算每个类别的正确率。

41. `disp('正确率')`：显示字符串"正确率"。

42. `disp(rightridio);`：显示正确率的值。