Matlab高效与低级文件读写方法：LOAD/SAVE及高级函数解析

在Matlab中，文件读取功能强大且灵活，支持多种格式的数据。本文档主要关注的是如何通过内置的函数来处理Excel/csv、文本txt（如CSV和纯文本）、ASCII和MAT文件。以下是几种主要的方法： 1. **Excel/csv文件**： - 使用`xlsread`函数可以直接读取Excel .xls或.xlsb文件中的数据，适用于数据具有列头且格式一致的情况。 - `csvread`函数则用于读取逗号分隔值（CSV）文件，适用于数据以逗号分隔且没有特殊字符的情况。如果文件中含有双引号，可能需要先将其转换为标准CSV格式。 2. **文本文件（txt）**： - 对于空格分隔的数据，`textread`函数非常实用，可以根据指定的分隔符（默认为空格）将文本内容读取到矩阵中。 - 如果数据以逗号分隔，即使有双引号，可以通过将文件重命名为.csv，然后使用`xlsread`来读取。 3. **ASCII和MAT文件**： - MATLAB有自己的文件I/O系统，分为高层（highlevel）和低层（lowlevel）接口。高层函数如`LOAD`和`SAVE`提供方便快捷的数据读写操作。 - `LOAD`函数用于读取MAT-file数据或结构化ASCII数据，如数值以空格分隔的文本文件。语法简洁，例如： ``` M = load('sample_file.txt'); ``` - `SAVE`函数用于保存MATLAB变量到MAT-file或ASCII文件，格式与`LOAD`类似： ``` savesample_file_plus5('M', M+5); ``` 4. **文件类型转换与灵活性**： - 高层函数通常对文件格式要求一致，适合常规的数据操作。但当需要处理更复杂的文件结构或进行自定义数据解析时，可以利用低层函数或者编写自定义函数，如`TEXTREAD`，进行灵活的文件读取。 Matlab提供了丰富的文件读取工具，用户可以根据数据的具体格式和需求选择合适的函数，既包括简单易用的高层接口，也包括允许更多定制的低层选项。在实际应用中，熟练掌握这些函数能有效提高数据处理的效率和准确性。