num_res = size(res, 1);

这行代码的作用是计算矩阵 res 的行数，将结果保存在变量 num_res 中。size 函数可以用来获取矩阵的大小信息，其中第一个参数表示矩阵本身，第二个参数是可选的，用来指定获取行数还是列数。因为没有指定第二个参数，所以默认获取的是行数。因此，这行代码的意思是获取矩阵 res 的行数，即矩阵中元素的个数。在这个代码之后，变量 num_res 就保存了矩阵 res 的行数，可以在后续的代码中使用。

相关问题

for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim;P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2);

这段代码将之前提到的特征提取过程得到的矩阵res进行了进一步的处理。首先，outdim、num_size、num_train_s和f_的定义和计算方法与之前相同。然后，将矩阵res的前num_train_s行的前f_列提取出来，赋值给P_train，并进行转置操作；将矩阵res的前num_train_s行的第f_+1列到最后一列提取出来，赋值给T_train，并进行转置操作。最后，将P_train的列数赋值给M，也就是训练数据的数量。这段代码可能是在进行机器学习模型的训练前的数据预处理过程中使用的。

outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim;

这段代码中，outdim被赋值为1，表示输出的维度为1，即模型的输出是一个标量。num_size被赋值为0.7，表示训练集的大小占总数据集大小的70%。num_train_s被计算为num_size乘以num_samples（总数据集大小）并四舍五入取整，表示训练集的大小。f_被计算为矩阵res的列数减去outdim，表示输入数据的维度。这段代码可能是在进行机器学习模型的训练前的数据预处理过程中使用的。