for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
时间: 2024-05-20 19:19:05 浏览: 10
这段代码是一个 for 循环,循环变量为 i,初始值为 1,循环条件为 i <= num_samples - kim - zim + 1,即 i 的取值范围为 [1, num_samples - kim - zim + 1]。其中,kim 和 zim 是常量或者变量,表示循环中的一些计算或者操作与它们有关。在每次循环中,会执行循环体中的语句,然后 i 的值会自增 1,直到 i 的值超过了循环条件的上限为止。
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for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)
这段代码是一个for循环,循环次数为num_samples - kim - zim + 1。在循环体内,将一个长度为kim的子序列和一个单独的数合并成一个长度为kim+1的新序列,并将其赋值给矩阵res的第i行。具体地,reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim)表示将result中i到i+kim-1的元素按顺序排成1行kim列的矩阵,即将长度为kim的子序列转化为一个1行kim列的矩阵;result(i + kim + zim - 1)表示result中第i+kim+zim-2个元素,即序列中第i+kim+zim-1个元素。通过将这两个值合并成一个长度为kim+1的新序列,可以将一个长度为kim的滑动窗口在序列上滑动的过程转化为一个矩阵的赋值操作。这段代码可能是在进行时间序列数据的特征提取过程中使用的。
result = xlsread('数据集4.xlsx','Sheet1', 'A1:B40'); num_samples = length(result); or_dim = size(result, 2); kim = 2; zim = 1; for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)]; end outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim; disp(f_); P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2);
这段代码是在前面读取数据的基础上进行的处理。for循环中的代码将每相邻的kim+1行数据合并成一个样本,每个样本由kim个连续行数据和一个跨度为zim的下一行数据组成。res数组是处理后的结果,其中每一行代表一个样本。接下来,outdim被赋值为1,num_size被赋值为0.7,num_train_s被赋值为四舍五入后的0.7*num_samples。f_被赋值为res中特征的维度减去outdim。P_train和T_train分别被赋值为res中前num_train_s个样本的特征和标签,其中M为特征的维度。这段代码的作用可能是为了将原始数据处理成神经网络训练所需的输入形式。