var2 = []; for i = 0:length(contents)-4 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); fullname = [folderPath ff num2str(i+1) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data1 = data(1:end,1:end); peak_data1 = rr_data1(x1:x2,y1:y2); diff_data = peak_data1 - peak_data; writematrix(diff_data,['output/diff_' num2str(i) '.xlsx']); mean11 = mean(mean(diff_data)); var2(end+1) = mean(mean(((diff_data - mean11).^2))); end，修改为多个矩阵减第一个矩阵的代码

以下是将多个矩阵减去第一个矩阵的代码：

var2 = [];
fullname = [folderPath ff num2str(0) bb];
data = readmatrix(fullname);
rr_data = data(1:end,1:end);
peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2);

for i = 1:length(contents)-4     
    fullname = [folderPath ff num2str(i) bb];
    data = readmatrix(fullname);
    rr_data1 = data(1:end,1:end);
    peak_data1 = rr_data1(x1:x2,y1:y2);
    diff_data = peak_data1 - peak_data;
    writematrix(diff_data,['output/diff_' num2str(i-1) '.xlsx']);
    mean11 = mean(mean(diff_data));     
    var2(end+1) = mean(mean(((diff_data - mean11).^2)));  
end

在这个修改后的代码中，我们先读取第一个矩阵并将其存储在 `peak_data` 变量中。然后，我们在循环中遍历每个矩阵文件并将其读入 `peak_data1` 中。我们计算 `peak_data1` 和 `peak_data` 的差异，并将结果存储在 `diff_data` 变量中。我们然后将 `diff_data` 写入输出文件，并计算 `diff_data` 的平均值，并将其存储在 `mean11` 变量中。我们最后计算 `diff_data` 的平方差，并将结果存储在 `var2` 列表中。注意，我们将变量 `i` 减去1来匹配输出文件名的索引。