library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类，不需要 #######定义了一个计算函数型数据马氏距离的函数 Ma_distance <-function(data,M,H,param){ ###data:导入数据；M：B样条基个数；H：主成分个数；param:控制平滑程度 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度（原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基（原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) #设置主成分个数 kneescores = kn.pcastr$scores ##主成分得分 lambda = kn.pcastr$varprop #lambda a=nrow(data) #获取样本个数 b=ncol(kneescores) #获取主成分个数 Mdis=matrix(0,nrow = a,ncol = a) for (i in 1:a) { for (j in 1:a) { l = as.matrix(kneescores[i,]-kneescores[j,]) #主成分得分的第i行-第J行，两个主成分得分向量相减得到的向量 dim(l) = c(1,H) #将向量l的维度由(1,t)设置为(1,H) b = 1/lambda #lambda的向量，维度为(1,H) dim(b)=c(H,1) #将向量lambda的维度改成(1,H) Mdis[i,j]=sqrt((l^2)%*%b) #矩乘 } } #获取基展开系数 coefs <- kn.pcastr$harmonics$harmonics return(Mdis) } write.csv (Mdis, file ="D:/CPCI/D.csv")

这段代码包含了一个计算函数型数据马氏距离的函数Ma_distance，以及对导入的数据进行一些预处理的代码。具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 导入了需要处理的数据，即ECG200_TEST.txt文件中的数据。第一列是类别信息，因此在导入数据时将其删除。

2. 定义了一个名为Ma_distance的函数，用于计算函数型数据的马氏距离。该函数接受四个参数：data表示输入的数据，M表示B样条基的个数，H表示主成分的个数，param表示平滑参数，用于控制平滑的程度。

3. 在Ma_distance函数中，首先将输入的数据转置，以便进行后续的计算。

4. 接着，根据输入的参数M和param，创建B样条基和平滑参数对象，并使用smooth.basis函数对数据进行平滑处理，得到一个函数对象knee.fd。

5. 使用pca.fd函数对knee.fd的函数系数进行主成分分析，得到主成分得分和方差贡献比lambda。

6. 根据主成分得分，计算样本之间的马氏距离，并将结果存储在Mdis矩阵中。

7. 最后，将Mdis矩阵写入到D.csv文件中。

需要注意的是，该段代码中的Mdis变量没有被定义，因此需要先运行Ma_distance函数并将结果赋值给Mdis变量，然后才能将其写入到文件中。另外，该段代码中导入的包需要提前安装并加载。