data = [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 32]; % 10个样本点的寿命数据 p0 = 0.1; % 失效概率阈值 t = inverse_fmea(data, p0); % 计算失效事件的临界值 错误: 文件: inverse_fmea.m 行: 35 列: 78 表达式无效。调用函数或对变量进行索引时，请使用圆括号。否则，请检查不匹配的分隔符。

感谢您提供的反馈信息。根据错误提示，函数在第 35 行第 78 列出现了问题，提示表达式无效。经过查看代码，问题在于第 34 行和第 35 行的括号没有匹配。

修改后的代码如下：

data = [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 32]; % 10个样本点的寿命数据
p0 = 0.1; % 失效概率阈值
t = inverse_fmea(data, p0); % 计算失效事件的临界值

请注意，在 MATLAB 中使用函数调用时，应该使用圆括号而不是花括号。

相关问题

L = 10; fr=22.5; fs=25; preemp = .9378; data=inspeech; sr=Fs; [row col] = size(data); if col==1 data=data'; end nframe = 0;

这段代码是在计算语音信号的帧数。首先，L=10表示每一帧的长度为10个样本点。fr=22.5表示每秒钟需要处理22.5帧。fs=25表示每秒钟需要输出25个帧。preemp=.9378表示使用预加重滤波器对语音信号进行预处理。data是输入的语音信号。sr=Fs表示采样率为Fs。[row col] = size(data)用于获取data的行数和列数，如果列数为1，则将data转置，使其变为行向量。最后，nframe被初始化为0。

生成随机数据，200个点，分成4类，返回样本及标签 data, labels = make_blobs( )

好的，您的问题已经记录下来了。关于您的第一个问题，生成随机数据200个点，分成4类，可以使用scikit-learn库中的make_blobs函数来实现。下面是相应的代码：

from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成随机数据，200个点，分成4类
data, labels = make_blobs(n_samples=200, centers=4, random_state=0)

print("随机数据：\n", data)
print("标签：\n", labels)

注意这里的参数解释：

- n_samples: 生成的样本数，这里设为200；
- centers: 生成的类别数，这里设为4；
- random_state: 随机种子，设为0以保证结果可重复。

运行以上代码，即可得到生成的随机数据及其对应的标签。

希望我的回答对您有所帮助。若有其他问题，请随时提出。