filename = 'data.txt'; data = [x1', y1';x2', y2';x3', y3';x4', y4']; dlmwrite(filename, data, 'delimiter', '\t', 'precision', 6);

时间: 2023-08-27 15:05:41 浏览: 39
这段代码的功能是将四组数据点的 x 和 y 坐标存储到一个名为 data.txt 的文件中,每一组数据点的 x 和 y 坐标之间用制表符 '\t' 分隔,且保留 6 位小数。具体来说: - filename = 'data.txt':定义了文件名为 data.txt。 - data = [x1', y1';x2', y2';x3', y3';x4', y4']:将四组数据点的 x 和 y 坐标存储到一个矩阵 data 中,每一行代表一个数据点,第一列为 x 坐标,第二列为 y 坐标。 - dlmwrite(filename, data, 'delimiter', '\t', 'precision', 6):将矩阵 data 内容写入到名为 data.txt 的文件中,使用制表符 '\t' 作为分隔符,保留 6 位小数。
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你可以使用Matlab中的`fopen`和`fscanf`函数来打开和读取txt文件中的内容。 以下是一个简单的示例代码: ``` filename = 'adj.txt'; fid = fopen(filename,'r'); A = fscanf(fid,'%f',[n,m]); fclose(fid); ``` 其中,`filename`是你要打开的txt文件名,`fid`是文件标识符,`r`表示以只读模式打开文件。`A`是你读取到的数据,`%f`表示读取的格式为浮点数,`[n,m]`表示读取的数据大小为n行m列。最后,使用`fclose`函数关闭文件。

生成一个radar_data.txt,包含雷达信号采样率fs = 100000; % 采样率为100kHz

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filename = 'lowshiyan.xlsx'; sheet = 1; [num,txt,raw] = xlsread(filename, sheet); % 添加标签 G = num(:,1); P = num(:,2); T = num(:,3); M = num(:,4); F = num(:,5); Ta = num(:,6); num_images = size(num, 1); image_size = [10, 10]; data_images = zeros([image_size, num_images]); for k = 1:num_images num_elements = numel(num(k,1:5)); num_rows = ceil(num_elements/image_size(1)); image_matrix = reshape(num(k,1:5), num_rows, [])'; % 转置后再reshape resized_image_matrix = imresize([image_matrix, zeros(5, 1)], [10, 2]); % 在右边添加空列将大小从5x1扩展到5x2 resized_image_matrix = resized_image_matrix(:, 1:end-1); % 删除添加的空列 Ta_matrix = Ta(k); % 取第六列数据作为输出数据 image_10by10 = imresize(resized_image_matrix, [10, 10]); % 将大小调整为10x10 data_images(:,:,k) = mat2gray(image_10by10); Ta_images(k) = Ta_matrix; % 存储输出数据 end % 保存输入数据 if ~exist('input_images', 'dir') mkdir('input_images'); % 创建新的文件夹用于存储图像 end for k = 1:num_images input_filename = sprintf('input_images/%d.jpg', k); imwrite(data_images(:,:,k), input_filename, 'jpg'); end % 保存输出数据 if ~exist('output_data', 'dir') mkdir('output_data') % 创建新的文件夹用于存储输出数据 end for k = 1:num_images output_filename = sprintf('output_data/%d.txt', k); dlmwrite(output_filename, Ta_images(k), 'precision', '%.6f'); end % 创建ImageDatastore对象 imds = imageDatastore('input_images', 'FileExtensions', '.jpg', 'LabelSource', 'foldernames'); imds.ReadFcn = @(filename)imresize(imread(filename), [32, 32]); % 调整图像大小为32x32 % 添加输出数据 outputds = tabularTextDatastore('output_data/*.txt', 'ReadVariableNames', false); imds = combine(imds, outputds); % 划分训练集和测试集 [trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');检查对函数 'splitEachLabel' 的调用中是否存在不正确的参数数据类型或缺少参数。怎么修改,请给出修改后代码

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