addpath D:\matlab1\1772.mat %采样频率 fs=12000; %每个样本长度1024 N=1024; %将横轴转化为时间轴 t=(0:N-1)/fs; a=[X098_DE_time]; %a=[99,108,121,133,172,188,200,212,225,237]; %1730 %a=[99,107,120,132,171,187,199,211,224,236]; %1750 %a=[98,106,119,131,170,186,198,210,223,235]; %1772 %a=[97,105,118,130,169,185,197,209,222,234]; %1797 for m =1:length(a) name=a(m); %name=100,108……，a(1)=100，a(2)=108…… dictname=['X',num2str(name,'%03d'),'_DE','_time']; %dictname=['X097_DE_time']; %num2str:把数值转化成字符串 load([num2str(name),'.mat']); k=0;错误使用 load 无法读取文件 '0.046104.mat'。没有此类文件或目录。 出错 CWRU_CWT (line 22) load([num2str(name),'.mat']);

这段代码存在两个错误：

1. 在定义变量a时，应该使用字符串类型的变量名，而不是变量本身。因此，需要将a的定义改为：

   a={'X098_DE_time'}; % 使用字符串类型的变量名

2. 在加载.mat文件时，错误提示显示找不到名为'0.046104.mat'的文件。这可能是因为使用了错误的变量名导致的。因此，可以按照以下方式修改代码：

   addpath D:\matlab1\1772.mat %采样频率 fs=12000; %每个样本长度1024 N=1024; %将横轴转化为时间轴 t=(0:N-1)/fs; a={'X098_DE_time'}; %a={'X097_DE_time'}; % 使用字符串类型的变量名 for m =1:length(a) name=a{m}; %name=100,108……，a(1)=100，a(2)=108…… dictname=['X',num2str(name,'%03d'),'_DE','_time']; %dictname=['X097_DE_time']; %num2str:把数值转化成字符串 load([name,'.mat']); k=0;

修改后，代码中的变量名和字符串应该是匹配的，能够正确加载.mat文件。

相关问题

clc; clear; imgdir1 = 'H:\upscaling\GWRK\result_5.18\'; %%修改为所要处理的数据路径 addpath(genpath(imgdir1)); %% MK趋势分析 filenames = dir([imgdir1 '*.tif']); for i = 1:numel(filenames) data(:,:,i) = single(imread(filenames(i).name)); %% 原始数据 end %% [row,col, N]=size(data); timeslice = N; A=xlsread('E:\data\天峻土壤水分传感器网络每半小时土壤水分观测数据集（2019-2021）\57个站的5cm日均数据 - 副本.xlsx'); column1 = A(:, 1); array1D = column1'; beg = 2019; %%数据起始年份 last = 2021; %%数据结束年份 NA = data(1,1,1); %MK_para=zeros(row,col,2); K=zeros(row,col)*NaN; Z=zeros(row,col)*NaN; X=zeros(1,timeslice)*NaN; t=array1D;%数据时间长度 需要改 Alpha=0.05; %%置信区间 for i=1:row i for j=1:col if ismember(data(1,1,1),data(i,j,:)) % 当某位置的时间序列里有无效的数据时, assign NaN to Z and K Z(i,j)=-9999; K(i,j)=-9999; else MKResult=MKTrend(data(i,j,:),Alpha); X=squeeze(data(i,j,:)); p=polyfit(t',X,1); K(i,j)=p(1); %% 变化量 Z(i,j)=MKResult(1); %% 显著性 end end end %% ref_data=imread('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); [W, R] = geotiffread('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); info = geotiffinfo('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); % [~, R0] = readgeoraster('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); %%输入一幅标准的栅格数据来获取属性信息 % info = geotiffinfo('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); %%输入一幅标准的栅格数据来获取属性信息 geoTags = info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag; outPath = 'H:\upscaling\MK\'; %%输出路径 outName1 = [outPath, 'GWRK.tif']; %%输出数据名称 geotiffwrite(outName1,Z,R,'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); %%若输出Slope值，将本行中的Z改为K即可

您的代码看起来没有明显的错误，但是在运行之前需要注意以下几个问题：

1. 您需要确保您的 MATLAB 工作目录设置正确，以便程序能够正确读取和写入文件。在这个代码中，您需要确保程序能够正确读取您的图像和 Excel 文件。

2. 您需要确保在运行代码之前已经安装了适当的工具箱，例如 Mapping Toolbox，以便程序能够正确读取和写入地理数据。如果您没有安装所需的工具箱，程序可能会出现错误。

3. 在运行程序之前，您需要修改以下变量的值，以便它们与您的数据和路径匹配：

- imgdir1：图像文件夹的路径。
- A：Excel 文件的路径。
- beg 和 last：数据的起始和结束年份。
- Alpha：置信区间。

希望这些提示对您有所帮助！

function []=DQN() % https://github.com/zhaoxrthu/DQN_of_DWA_matlab % 建议修改方向：神经网络的结构、奖励的形式与大小 clear all;clc; addpath(genpath('Environment')); addpath(genpath('Agent')); % 加载环境信息，像素255表示障碍物情况 Ob=imread('Ob.png');Ob=Ob(:,:,1);

这段代码是一个使用深度强化学习（Deep Q-Network，DQN）算法解决机器人路径规划问题的Matlab程序。其中，主要包含以下几个部分：

1. 加载环境信息：使用imread函数从文件中读取环境信息，其中像素值为255表示障碍物。
2. 添加环境和智能体两个文件夹的路径：使用addpath函数添加环境信息和智能体信息所在的文件夹路径。
3. 清空Matlab工作区：使用clear all指令清空Matlab工作区，以便后续重新运行程序。
4. 调用DQN算法：使用DQN函数调用DQN算法，解决机器人路径规划问题。

需要注意的是，这段代码并不完整，需要结合其他文件一起运行，才能得到正确的结果。