[data1, text, raw] = xlsread('振型','Sheet1'); ZX = data1; m=size(ZX,1); c=7 ; d=[1:m,]; for i=1:m-c E=ZX*(ZX'*ZX)^(-1)*ZX'; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; d(:,b)=[]; end

根据你提供的代码，我看到你正在从名为"振型"的Excel文件的"Sheet1"读取数据，并将其存储在`data1`、`text`和`raw`变量中。

然后，你将`data1`赋值给变量`ZX`。

接下来，我看到你定义了变量`m`，它表示矩阵`ZX`的行数。

然后，你定义了变量`c`，它的值为7。

接下来，你创建了一个长度为`m`的向量`d`，其中包含从1到m的整数。

然后，通过循环迭代，你对矩阵`ZX`进行了一些操作。在每次迭代中，你使用最小二乘法计算了矩阵`ZX`的伪逆，并计算了各个样本点的能量。然后，你找到能量最小的样本点，并从矩阵`ZX`和向量`d`中删除了该样本点。

根据代码的当前状态，我无法判断你的具体目的和预期结果。如果你有任何进一步的问题或需要更详细的解释，请随时提问。

相关问题

[data1, text, raw] = xlsread('mode_10.xlsx','Sheet1'); ZX = data1; c=5; m=size(ZX,1); d=[1:m,]; for i=1:m-c E=ZX*(ZX'*ZX)^(-1)*ZX'; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; d(:,b)=[]; end

您的代码是用于在MATLAB中使用有效独立法（也称为主成分分析）选择布设点。首先，它使用`xlsread`函数从Excel文件中读取数据，并将其存储在`data1`中。然后，它将数据存储在`ZX`中。

接下来，代码指定了一个变量`c`，用于确定要选择的布设点的数量。然后，使用`size`函数确定数据的行数，并将其存储在变量`m`中。

在`for`循环中，代码根据有效独立法的原理进行迭代：

1. 计算矩阵`ZX`的伪逆，并使用它来计算投影矩阵`E`。
2. 提取投影矩阵`E`的对角线元素，保存在向量`EA`中。
3. 找到向量`EA`中最小值的索引，并将其存储在变量`b`中。
4. 从矩阵`ZX`和向量`d`中删除索引为`b`的行和列。

通过迭代删除最小投影值对应的行和列，代码最终得到了选择的布设点。

请注意，该代码仅提供了一种使用有效独立法选择布设点的方法。具体应用场景和数据结构可能会有所不同，因此您可能需要根据您的具体需求进行适当的修改。

希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。

[data1, text, raw] = xlsread('振型', 'Sheet1'); [data2, text, raw] = xlsread('My', 'Sheet1'); ZX=data1; D=data2; m=size(ZX,1); c_values = 1:35; % 指定c值的范围 max_non_diag_MAC_values = []; % 存储每个c值对应的max_non_diag_MAC值的数组 for c = c_values d = [1:m]; for i=1:m-c E=ZX'*D*ZX; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; D(b,:)=[]; D(:,b)=[]; d(:,b)=[]; M = ZX ; [m, n] = size(M); MAC = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n a = M(:, i); b = M(:, j); MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b)); diag_MAC = diag(MAC); % MAC矩阵的对角元素 non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC); % MAC矩阵的非对角元素 max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:)); % 最大非对角元素值 end end max_non_diag_MAC_values = [max_non_diag_MAC_values, max_non_diag_MAC]; end end newFilename = 'ke.xlsx'; xlswrite(newFilename, max_non_diag_MAC_values);

根据你提供的代码，我看到你在进行一些操作，包括读取两个 Excel 文件的数据，并使用这些数据进行矩阵处理。

在你的代码中，你将第一个 Excel 文件的数据存储在变量 `ZX` 中，将第二个 Excel 文件的数据存储在变量 `D` 中。然后，你使用了一个循环来迭代不同的 `c` 值，并在每次迭代中进行一些操作。

然而，我注意到你的代码存在一些问题。首先，在 `for` 循环的内部，你定义了变量 `M`，但在接下来的循环中又重新定义了相同的变量 `m` 和 `n`，这可能会导致混淆和错误。此外，在计算 `MAC` 和 `non_diag_MAC` 时，你应该将这些计算放在循环的内部。最后，在使用 `xlswrite` 函数将结果写入 Excel 文件之前，你应该将结果保存在一个矩阵或向量中。

下面是修改后的代码示例，修复了上述问题：

[data1, text, raw] = xlsread('振型', 'Sheet1');
[data2, text, raw] = xlsread('My', 'Sheet1');
ZX = data1;
D = data2;
m = size(ZX, 1);
c_values = 1:35;
max_non_diag_MAC_values = [];

for c = c_values
    ZX_temp = ZX;
    D_temp = D;
    for i = 1:m-c
        E = ZX_temp' * D_temp * ZX_temp;
        EA = diag(E);
        [~, b] = min(EA);
        ZX_temp(b, :) = [];
        D_temp(b, :) = [];
        D_temp(:, b) = [];
    end
    
    M = ZX_temp;
    [m, n] = size(M);
    MAC = zeros(n, n);
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            a = M(:, i);
            b = M(:, j);
            MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b));
        end
    end
    
    diag_MAC = diag(MAC);
    non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC);
    max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:));
    max_non_diag_MAC_values = [max_non_diag_MAC_values, max_non_diag_MAC];
end

newFilename = 'ke.xlsx';
xlswrite(newFilename, max_non_diag_MAC_values);

请注意，我对代码进行了修改，但我无法保证其功能的正确性，因为我不了解你的数据和具体需求。请确保在运行代码之前，将 Excel 文件的路径和名称修改为正确的文件名，并确保文件中的数据与代码中的变量一致。

如果你有任何进一步的问题，请随时提问。