% 读入数据并进行预处理 data = load('zanjiang.mat'); % 读入电能质量信号数据 X = zanjiang.time; % 输入数据 Y = zanjiang.signals.values; % 标签数据 inputSize = size(X, 2); % 输入数据特征数 numClasses = length(unique(Y)); % 分类类别数 X = normalize(X); % 数据归一化如何把上述代码改为对稀疏矩阵的处理

对于稀疏矩阵，可以使用稀疏矩阵专用的函数进行数据读取和处理。例如，使用 `load` 函数读取稀疏矩阵数据时，需要指定文件格式为 `-mat7-binary`，以便支持稀疏矩阵的读取。同时，在进行数据归一化时，可以使用 `sparse` 函数将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，再进行归一化处理。下面是修改后的代码示例：

% 读入数据并进行预处理
data = load('zanjiang.mat', '-mat7-binary'); % 读入稀疏矩阵数据
X = sparse(data.X); % 转换为稠密矩阵
Y = data.Y; % 标签数据
inputSize = size(X, 2); % 输入数据特征数
numClasses = length(unique(Y)); % 分类类别数
X = normalize(X); % 数据归一化

% 归一化函数
function X_norm = normalize(X)
    X_min = min(X(:));
    X_max = max(X(:));
    X_norm = (X - X_min) / (X_max - X_min);
end

需要注意的是，稀疏矩阵的读取和处理需要使用特定的函数和格式，具体可以查看 MATLAB 文档进行了解。