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。