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

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。

ADDPATH=$(pwd) echo export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$ADDPATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

这段代码的作用是将当前项目文件夹的路径添加到PYTHONPATH环境变量中，以便在运行Python脚本时能够正确导入项目文件。具体来说，这段代码会将当前路径保存到变量ADDPATH中，然后将export命令添加到.bashrc文件中，将PYTHONPATH设置为原来的值加上ADDPATH。最后，通过source命令使.bashrc文件生效。

引用\[1\]中的代码是用于在Linux终端中运行的，可以提前下载好项目文件，然后使用cd命令跳转到项目文件夹下，接着执行ADDPATH=$(pwd) echo export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$ADDPATH >> ~/.bashrc和source ~/.bashrc命令。

如果你遇到了问题，可以尝试使用引用\[2\]中的命令来运行Python脚本，其中-f参数指定了配置文件的路径，-d参数指定了使用的GPU设备编号，-b参数指定了batch size，-c参数指定了模型的路径，-o参数表示使用混合精度训练。

如果你想替换-c参数中的模型路径为绝对路径，可以参考引用\[3\]中的代码，将原来的yolox_s.pth替换为你的绝对路径。

至于你提到的FileNotFoundError: \[Errno 2\] No such file or directory: '/data/Argoverse-HD/annotations/train.json'错误，这是因为代码中指定的文件路径不存在。你需要确保该文件存在于指定的路径中，或者根据实际情况修改文件路径。

希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [StreamYOLO 代码阅读记录](https://blog.csdn.net/allrubots/article/details/128471457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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