matlab导出代码（matlab数据导出）

今天给各位分享matlab导出代码的知识，其中也会对matlab数据导出进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、matlab的历史命令怎么导出
• 2、matlab工具箱代码怎么导出
• 3、如何导出matlab自带函数的代码
• 4、matlab中如何导出动画
• 5、matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段
• 6、matlab实时脚本怎么导出pdf

matlab的历史命令怎么导出

13.1 数据基本操作

本节介绍基本的数据操作，包括工作区的保存、导入和文件打开。

13.1.1 文件的存储

MATLAB支持工作区的保存。用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存，以备在需要时再次导入。保存工作区可以通过菜单进行，也可以通过命令窗口进行。

1. 保存整个工作区

选择File菜单中的Save Workspace As…命令，或者单击工作区浏览器工具栏中的Save，可以将工作区中的变量保存为MAT文件。

2. 保存工作区中的变量

在工作区浏览器中，右击需要保存的变量名，选择Save As…，将该变量保存为MAT文件。

3. 利用save命令保存

该命令可以保存工作区，或工作区中任何指定文件。该命令的调用格式如下：

● save：将工作区中的所有变量保存在当前工作区中的文件中，文件名为 matlab.mat，MAT文件可以通过load函数再次导入工作区，MAT函数可以被不同的机器导入，甚至可以通过其他的程序调用。

● save('filename')：将工作区中的所有变量保存为文件，文件名由filename指定。如果filename中包含路径，则将文件保存在相应目录下，否则默认路径为当前路径。

● save('filename', 'var1', 'var2', ...)：保存指定的变量在 filename 指定的文件中。

● save('filename', '-struct', 's')：保存结构体s中全部域作为单独的变量。

● save('filename', '-struct', 's', 'f1', 'f2', ...)：保存结构体s中的指定变量。

● save('-regexp', expr1, expr2, ...)：通过正则表达式指定待保存的变量需满足的条件。

● save('..., 'format')，指定保存文件的格式，格式可以为MAT文件、ASCII文件等。

13.1.2 数据导入

MATLAB中导入数据通常由函数load实现，该函数的用法如下：

● load：如果matlab.mat文件存在，导入matlab.mat中的所有变量，如果不存在，则返回error。

● load filename：将filename中的全部变量导入到工作区中。

● load filename X Y Z ...：将filename中的变量X、Y、Z等导入到工作区中，如果是MAT文件，在指定变量时可以使用通配符“*”。

● load filename -regexp expr1 expr2 ...：通过正则表达式指定需要导入的变量。

● load -ascii filename：无论输入文件名是否包含有扩展名，将其以ASCII格式导入；如果指定的文件不是数字文本，则返回error。

● load -mat filename：无论输入文件名是否包含有扩展名，将其以mat格式导入；如果指定的文件不是MAT文件，则返回error。

例13-1 将文件matlab.map中的变量导入到工作区中。

首先应用命令whos –file查看该文件中的内容：

whos -file matlab.mat

Name Size Bytes Class

A 2x3 48 double array

I_q 415x552x3 687240 uint8 array

ans 1x3 24 double array

num_of_cluster 1x1 8 double array

Grand total is 687250 elements using 687320 bytes

将该文件中的变量导入到工作区中：

load matlab.mat

该命令执行后，可以在工作区浏览器中看见这些变量，如图13-1所示。

图13-1 导入变量后的工作区视图

接下来用户可以访问这些变量。

num_of_cluster

num_of_cluster =

3

MATLAB中，另一个导入数据的常用函数为importdata，该函数的用法如下：

● importdata('filename')，将filename中的数据导入到工作区中；

● A = importdata('filename')，将filename中的数据导入到工作区中，并保存为变量A；

● importdata('filename','delimiter')，将filename中的数据导入到工作区中，以delimiter指定的符号作为分隔符；

例13-2 从文件中导入数据。

imported_data = importdata('matlab.mat')

imported_data =

ans: [1.1813 1.0928 1.6534]

A: [2x3 double]

I_q: [415x552x3 uint8]

num_of_cluster: 3

与load函数不同，importdata将文件中的数据以结构体的方式导入到工作区中。

13.1.3 文件的打开

MATLAB中可以使用open命令打开各种格式的文件，MATLAB自动根据文件的扩展名选择相应的编辑器。

需要注意的是open('filename.mat')和load('filename.mat')的不同，前者将filename.mat以结构体的方式打开在工作区中，后者将文件中的变量导入到工作区中，如果需要访问其中的内容，需要以不同的格式进行。

例13-3 open与load的比较。

clear

A = magic(3);

B = rand(3);

save

Saving to: matlab.mat

clear

load('matlab.mat')

A

A =

8 1 6

3 5 7

4 9 2

B

B =

0.9501 0.4860 0.4565

0.2311 0.8913 0.0185

0.6068 0.7621 0.8214

clear

open('matlab.mat')

ans =

A: [3x3 double]

B: [3x3 double]

struc1=ans;

struc1.A

ans =

8 1 6

3 5 7

4 9 2

struc1.B

ans =

0.9501 0.4860 0.4565

0.2311 0.8913 0.0185

0.6068 0.7621 0.8214

13.2 文本文件的读写

在上一节中介绍的函数和命令主要用于读写mat文件，而在应用中，需要读写更多格式的文件，如文本文件、word文件、xml文件、xls文件、图像文件和音视频文件等。本节介绍文本文件(txt)的读写。其他文件的读写，用户可以参考MATLAB帮助文档。

MATLAB中实现文本文件读写的函数如表13-1所示。

表13-1 MATLAB中文本文件读写函数

函 数

功 能

csvread

读入以逗号分隔的数据

csvwrite

将数据写入文件，数据间以逗号分隔

dlmread

将以 ASCII 码分隔的数值数据读入到矩阵中

dlmwrite

将矩阵数据写入到文件中，以 ASCII 分隔

textread

从文本文件中读入数据，将结果分别保存

textscan

从文本文件中读入数据，将结果保存为单元数组

下面详细介绍这些函数。

1. csvread、csvwrite

csvread函数的调用格式如下：

● M = csvread('filename')，将文件filename中的数据读入，并且保存为M，filename中只能包含数字，并且数字之间以逗号分隔。M是一个数组，行数与filename的行数相同，列数为filename列的最大值，对于元素不足的行，以0补充。

● M = csvread('filename', row, col)，读取文件filename中的数据，起始行为row，起始列为col，需要注意的是，此时的行列从0开始。

● M = csvread('filename', row, col, range)，读取文件filename 中的数据，起始行为 row，起始列为col，读取的数据由数组 range 指定，range 的格式为：[R1 C1 R2 C2]，其中R1、C1为读取区域左上角的行和列，R2、C2为读取区域右下角的行和列。

csvwrite 函数的调用格式如下：

● csvwrite('filename',M)，将数组M中的数据保存为文件filename，数据间以逗号分隔。

● csvwrite('filename',M,row,col)，将数组M中的指定数据保存在文件中，数据由参数 row和col指定，保存row和col右下角的数据。

● csvwrite写入数据时每一行以换行符结束。另外，该函数不返回任何值。

这两个函数的应用见下面的例子。

例13-4 函数csvread和csvwrite 的应用。

本例首先将MATLAB的图标转化为灰度图，将数据存储在文本文件中，再将其部分读出，显示为图形。

编写M文件，命名为immatlab.m，内容为：

% the example of functions csvread and csvwrite

I_MATLAB= imread('D:\matlab.bmp'); % read in the image

I_MATLAB= rgb2gray(I_matlab); % convert the image to gray image

figure,imshow(I_matlab,'InitialMagnification',100); % show the image

csvwrite('D:\matlab.txt',I_matlab); % write the data into a text file

sub_MATLAB= csvread('D:\matlab.txt',100,100);% read in part of the data

sub_MATLAB= uint8(sub_matlab); % convert the data to uint8

figure,imshow(sub_matlab,'InitialMagnification',100); % show the new image

在命令窗口中运行该脚本，输出图形如图13-2所示。

(a) (b)

图13-2 例13-3 的运行结果

该例中涉及到了少量的图像处理内容，超出本书的范围，感兴趣的读者可以查阅 MATLAB帮助文档中关于Image Processing Toolbox的介绍。

2. dlmread、dlmwrite（个人觉得这个比较好用）

dlmread函数用于从文档中读入数据，其功能强于csvread。dlmread的调用格式如下：

● M = dlmread('filename')

● M = dlmread('filename', delimiter)

● M = dlmread('filename', delimiter, R, C)

● M = dlmread('filename', delimiter, range)

其中参数delimiter用于指定文件中的分隔符，其他参数的意义与csvread函数中参数的意义相同，这里不再赘述。dlmread函数与csvread函数的差别在于，dlmread函数在读入数据时可以指定分隔符，不指定时默认分隔符为逗号。

dlmwrite函数用于向文档中写入数据，其功能强于csvwrite函数。dlmwrite函数的调用格式为：

● dlmwrite('filename', M)，将矩阵M的数据写入文件filename中，以逗号分隔。

● dlmwrite('filename', M, 'D')，将矩阵M的数据写入文件filename中，采用指定的分隔符分隔数据，如果需要tab键，可以用“\t”指定。

● dlmwrite('filename', M, 'D', R, C)，指定写入数据的起始位置。

● dlmwrite('filename', M, attribute1, value1, attribute2, value2, ...)，指定任意数目的参数，可以指定的参数见下表。

● dlmwrite('filename', M, '-append')，如果filename指定的文件存在，在文件后面写入数据，不指定时则覆盖原文件。

● dlmwrite('filename', M, '-append', attribute-value list)，叙写文件，并指定参数。

● dlmwrite 函数的可用参数如表13-2所示。

表13-2 dlmwrite函数的可用参数

参 数 名

功 能

delimiter

用于指定分隔符

newline

用于指定换行符，可以选择“pc”或者“unix”

roffset

行偏差，指定文件第一行的位置，roffset 的基数为 0

coffset

列偏差，指定文件第一列的位置，coffset 的基数为 0

precision

指定精确度，可以指定精确维数，或者采用 c 语言的格式，如“%10.5f”

3. textread，textscan

当文件的格式已知时，可以利用textread函数和textscan函数读入。这里只介绍这两个函数应用的实例。

例13-5 通过%读入文件，按照原有格式读取。

文件的内容为：

Sally Level1 12.34 45 Yes

在命令窗口中输入：

[names, types, x, y, answer] = textread('D:\mat.txt','%s %s %f %d %s', 1)

得到结果为：

names =

'Sally'

types =

'Level1'

x =

12.3400

y =

45

answer =

'Yes'

例13-6 函数csvread和csvwrite的应用

Sally Level1 12.34 45 1.23e10 inf NaN Yes

Joe Level2 23.54 60 9e19 -inf 0.001 No

Bill Level3 34.90 12 2e5 10 100 No

fid = fopen('D:\mat.txt');

C = textscan(fid, '%s %s %f32 %d8 %u %f %f %s');

fclose(fid);

13.3 低级文件I/O

本节介绍一些基本的文件操作，这些操作如表13-3所示。

表13-3 MATLAB的基本文件操作

函 数

功 能

fclose

关闭打开的文件

feof

判断是否为文件结尾

ferror

文件输入输出中的错误查找

fgetl

读入一行，忽略换行符

fgets

读入一行，直到换行符

fopen

打开文件，或者获取打开文件的信息

fprintf

格式化输入数据到文件

fread

从文件中读取二进制数据

frewind

将文件的位置指针移至文件开头位置

fscanf

格式化读入

fseek

设置文件位置指针

ftell

文件位置指针

fwrite

向文件中写入数据

下面重点介绍函数fprintf。该函数的调用格式如下：

count = fprintf(fid, format, A, ...)，该语句将矩阵A及后面其他参数中数字的实部以 format 指定的格式写入到fid指定的文件中，返回写入数据的字节数。

上面语句中，参数format由%开头，共可由4个部分组成，分别如下：

● 标记(flag)，为可选部分。

● 宽度和精度指示，为可选部分。

● 类型标志符，为可选部分。

● 转换字符，为必需部分。

1. 标记

标记用于控制输出的对齐方式，可以选择的内容如表13-4所示。

表13-4 标记的可选内容

函 数

功 能

示 例

负号(-)

在参数左侧进行判别

%-5.2d

加号(+)

在数字前添加符号

%+5.2d

空格

在数字前插入空格

% 5.2d

在数字前插入0

%05.2d

2. 宽度和精度指示

用户可以通过数字指定输出数字的宽度及精度，格式如下：

● %6f，指定数字的宽度；

● %6.2f，指定数字的宽度及精度；

● %.2f，指定数字的精度。

例13-6 fprintf函数宽度和精度指示符示例。

在命令窗口中输入如下命令：

file_type = fopen('D:\type.txt','w');

fprintf(file_h, '%6.2f %12.8f\n', 1.2, -43.3);

fprintf(file_h, '%6f %12f\n', 1.2, -43.3);

fprintf(file_h, '%.2f %.8f\n', 1.2, -43.3);

fclose(file_h)

ans =

打开该文件，其内容为：

1.20 -43.30000000

1.200000 -43.300000

1.20 -43.30000000

从上述结果可以看出宽度和精度控制的效果。

3. 转换字符

转换字符用于指定输出的符号，可以选择的内容如表13-5所示。

表13-5 格式化输出的标志符及意义

标 志 符

意 义

%c

输出单个字符

%d

输出有符号十进制数

%e

采用指数格式输出，采用小写字母 e，如：3.1415e+00

(续表)

标 志 符

意 义

%E

采用指数格式输出，采用大写字母 E，如：3.1415E+00

%f

以定点数的格式输出

%g

%e及%f的更紧凑的格式，不显示数字中无效的 0

%G

与%g相同，但是使用大写字母E

%i

有符号十进制数

%o

无符号八进制数

%s

输出字符串

%u

无符号十进制数

%x

十六进制数(使用小写字母a－f)

%X

十六进制数(使用大写字母A－F)

其中 %o、%u、%x、%X支持使用子类型，具体情况这里不再赘述。格式化输出标志符的效果见下面的例子。

例13-7 fprintf 格式化输出示例。

x = 0:.1:1;

y = [x; exp(x)];

fid = fopen('exp.txt', 'wt');

fprintf(fid, '%6.2f %12.8f\n', y);

fclose(fid)

ans =

显示该文件：

type exp.txt

0.00 1.00000000

0.10 1.10517092

…

0.90 2.45960311

1.00 2.71828183

例13-9 利用 fprintf 函数在显示器上输出字符串

fprintf(1,'It''s Friday.\n')

It's Friday.

在该例中，利用1表示显示器，并且用两个单引号显示单引号，使用\n进行换行。在格式化输出中，这类符号称为转义符。MATLAB中的常用转义符如表13-6所示。

表13-6 MATLAB中的常用转义符

转 义 符

功 能

\b

退格

\f

表格填充

\n

换行符

\r

回车

\t

tab

\\

\，反斜线

\'' 或 ''

'，单引号

%%

%，百分号

13.4 利用界面工具导入数据

除前面几节介绍的函数外，也可以通过界面工具将数据导入到工作区中。本节介绍利用工作区浏览器中的工具导入数据。

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2、下面点击回车键，代码运行后，绘制出的三维图像。

3、输入命令theAxes=axis;在工作区可以看到theAxes=[0,50,0,60,-0.5,1]，是surf函数生成的。

4、使用命令fmat=moviein(20);把fmat保存为一个moviein结构体，括号里的20表示动画有20帧。

5、接着使用循环结构分别画每一帧的图像，此处surf函数分20份来画，坐标轴统一为之前的保存的坐标轴，把moviein结构体fmat的取为getframe。

6、下面在命令行窗口输入movie(fmat,10)；就可以开始放映动画。

7、在绘图窗口即可看到运行结果，可以看到原来的静态图像变为动画了。

注意事项：

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多。

matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段

这样：

clear;

%输入数据矩阵

p1=zeros(1,1000);

p2=zeros(1,1000);

%填充数据

for i=1:1000

p1(i)=rand;

p2(i)=rand;

end

%输入层有两个，样本数为1000

p=[p1;p2];

%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数

t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);

%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理

[pn, inputStr] = mapminmax(p);

[tn, outputStr] = mapminmax(t);

%建立BP神经网络

net = newff(pn, tn, [200,10]);

%每10轮回显示一次结果

net.trainParam.show = 10;

%最大训练次数

net.trainParam.epochs = 5000;

%网络的学习速率

net.trainParam.lr = 0.05;

%训练网络所要达到的目标误差

net.trainParam.goal = 10^(-8);

%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置

net.divideFcn = '';

%开始训练网络

net = train(net, pn, tn);

%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b

%获取网络权值、阈值

netiw = net.iw;

netlw = net.lw;

netb = net.b;

w1 = net.iw{1,1}; %输入层到隐层1的权值

b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值

w2 = net.lw{2,1}; %隐层1到隐层2的权值

b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值

w3 = net.lw{3,2}; %隐层2到输出层的权值

b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值

%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化

in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);

y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);

%用bp神经网络验证计算结果

out = sim(net,in);

out1=mapminmax('reverse',out,outputStr);

扩展资料：

注意事项

一、训练函数

1、traingd

Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gradient descent.            

2、traingda

Name：Gradient descent  with adaptive learning rate backpropagation(自适应学习率的t梯度下降反向传播算法)

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gradient descent with adaptive learning rate. it will return a trained net (net) and  the trianing record (tr).

3、traingdx (newelm函数默认的训练函数)

name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(带动量的梯度下降的自适应学习率的反向传播算法)

Description：triangdx is a network training function that updates weight and bias values  according to gradient descent momentum and an adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and  the trianing record (tr). 

4、trainlm

Name：Levenberg-Marquardt backpropagation （L-M反向传播算法）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values  according toLevenberg-Marquardt optimization. it will return a trained  net (net) and  the trianing record (tr).

注：更多的训练算法请用matlab的help命令查看。

二、学习函数

1、learngd

Name：Gradient descent weight and bias learning function （梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descent weight and bias learning function, it will return the weight change dW and a new learning state.

2、learngdm

Name：Gradient descent with momentum weight and bias learning function （带动量的梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descent  with momentum weight and bias learning function, it will return the weight change dW and a new learning state.

注：更多的学习函数用matlab的help命令查看。

三、训练函数与学习函数的区别

函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。 

或者这么说：训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。

它的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。

反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

matlab实时脚本怎么导出pdf

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2、步骤----打开要发布的代码文件(m文件)-----点击发布----选择编辑发布选项。如下：

点击输出文件，选择格式和修改地址，点击发布(资料来源于CSON)

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