for i = 1:size(data_test,1) %提取所有被试 所有条件 第i个时间点的数据? %data_anova sub * cond data_anova = squeeze(data_test(i,:,2,2,:)); %% select the data at time point i [325 3 2 2 21] %注意 在使用anova_rm函数时 要保证函数在当前路径下 或者set path中 %此函数只能做单因素重复测量方差分析 %要求输入的数据组织形式是 被试为行 条件为列，off关闭弹窗 %输出变量p中的第一个值是条件的主效应 %table是方差分析的表 [p, table] = anova_rm(data_anova,'off'); %% perform repeated measures ANOVA %汇总每次统计下的p值? P_anova(i) = p(1); %% save the data from ANOVA end

这段MATLAB代码实现了对多个被试、多个条件和多个时间点的数据进行重复测量方差分析，并汇总每次统计下的p值。

具体实现过程如下：

1. 通过循环遍历所有时间点，使用“squeeze”函数从原始数据中提取出第i个时间点的数据，得到一个尺寸为[被试数，条件数]的数据矩阵。

2. 使用“anova_rm”函数对该数据矩阵进行重复测量方差分析，得到条件的主效应和方差分析表。

3. 将每次统计下的条件主效应的p值存储在P_anova向量中。

需要注意的是，使用“anova_rm”函数进行方差分析时，要保证该函数在当前路径下或者已经添加到MATLAB的搜索路径中。另外，输入的数据组织形式应为被试为行、条件为列的数据矩阵，且该函数只能进行单因素重复测量方差分析。

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clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:/train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); %imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; imgPath = [pathname,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');书写程序与此程序原理相同，不过是直接从文件夹中提取图片

这是一个MATLAB程序，用于从指定路径下的文件夹中读取图片数据，然后将其存储为MATLAB的矩阵格式，以备后续机器学习模型的训练使用。程序首先通过uigetdir函数获取指定路径下的文件夹名，然后使用dir函数获取文件夹中的文件列表。接着，程序将这些文件按照一定规则（文件名中的前缀）进行分类，并赋予每个文件一个标签。程序使用imread函数读取每个文件的图像数据，并将其存储到train_x或test_x矩阵中。同时，程序还将每个文件的标签转换为数字形式，并存储到train_y或test_y矩阵中。最后，程序将训练数据和测试数据分别保存到MATLAB的.mat文件中，以备后续使用。

if __name__ == '__main__': # 通过pandas读入数据 data = pd.read_excel('../1data.xls', encoding='utf-8', header=None) data.columns = ['class_label', 'text', 'tokens'] label = data['class_label'] categories = [] for i in label: if i in categories: pass else: categories.append(i) print(categories) le = preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(data['class_label']) data["class_label"] = le # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data["tokens"], data["class_label"], test_size=0.2, random_state=1) # 文本特征提取 X_train_tfidf, tfidf_vectorizer = tfidf(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) modelFile = "SVMModel.m" # 训练保存模型 SVMClassify() # 预测测试集结果 SVMTest()

这部分代码是在主函数中进行数据预处理、模型训练和测试的过程。首先，你使用pandas库读取了一个Excel文件，并将数据命名为data。然后，你为数据的列名进行了命名，分别是'class_label'、'text'和'tokens'。

接下来，你提取了标签(label)并将其存储在categories列表中。这个循环遍历了标签(label)列表，如果标签(label)已经在categories列表中，则跳过，否则将其添加到categories列表中。

之后，你使用LabelEncoder对data['class_label']进行了编码，并将编码后的结果存储在le变量中。然后，将data["class_label"]更新为编码后的结果。

接着，你使用train_test_split函数将数据集划分为训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test)，其中测试集占总数据集的20%。

然后，你使用tfidf函数对训练集进行了文本特征提取，得到了训练集的tfidf表示(X_train_tfidf)和tfidf向量化器(tfidf_vectorizer)。

接下来，你指定了模型文件的路径(modelFile)。

然后，你调用了SVMClassify函数进行模型训练，并保存了训练好的模型。

最后，你调用了SVMTest函数对测试集进行预测，并输出了一些评估指标。