划分训练集测试集，数据归一化的代码呢

好的，以下是MATLAB代码示例，包括了数据划分、归一化等操作：

% 读取数据矩阵
data = load('data.mat'); % 假设数据矩阵保存在data.mat文件中

% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.8; % 训练集占比
numSequences = size(data,1)/30; % 序列数
numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数
numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数

% 随机打乱数据
idx = randperm(numSequences);
data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:);

% 划分训练集和测试集
trainData = data(1:numTrainSequences*30,:);
testData = data(numTrainSequences*30+1:end,:);
trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签
testLabels = testData(:,end); % 测试集标签
trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签
testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签

% 数据归一化
[trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化
testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化

其中，zscore函数可以实现标准化，即将数据矩阵每一列减去该列的均值，再除以该列的标准差，从而将数据归一化为均值为0，标准差为1的分布。最后，训练集的均值和标准差可以保存下来，以便在实际使用模型时对新数据进行归一化。