RMS 误差、AME、来自文本文件的相关性以及在 matlab 中 excel 中导出夏季统计数据
RMS error, AME, correlation from text files and exporting summery statistics in excel in matlab
尊敬的专家；
我正在尝试编写一个代码，该代码能够计算名称为 output_00.txt 到 [=] 的 24 个文本文件的 RMS、AME、相关性 47=] 在文件夹中。阅读每个文件后，我将每个文本文件中的样本 30%（总样本为 323）设为 -9999.0 然后使用 分散数据插值，我插值这些-9999.0值并交换RMS误差、AME、相关性。
更新 2
S = dir('interpot_linear_*.txt');
N = sort({S.name});
for K = 1 : length(N)
infile = N{K};
whichfile = sscanf(infile, 'interpot_linear_%c%c');
% Load the data
data = load(infile);
% separate the data columns, just to make the code clear
Lat = data(:,1); % Column 1 is Latitude
Lon = data(:,2); % Column 2 is Longitude
Tmp = data(:,3); % Column 3 is Temperature
% Creating 30% of sample as -9999.0
n=size(data,1);
%n=323;
nr=round(n*0.3);
idx30=randperm(n,nr);
Tmp(idx30)=-9999.0;
% Find the "good" data points
good_temp = find(Tmp > -9999.000);
% find the "bad" data points
bad_temp = find(Tmp == -9999.000);
% creating vector
T = scatteredInterpolant(Lat(good_temp), Lon(good_temp), Tmp(good_temp), 'linear');
% use the interpolation object to interpolate temperature values
interp_values = T(Lat(bad_temp), Lon(bad_temp));
% replace the bad values with the interpolated values
Tmp(bad_temp) = interp_values;
%recall oringinal temperature column
Tmp_original=data(:,3);
% Here calculate RMS error
RMS=sqrt(sum((Tmp_original(:)-Tmp(:)).^2)/n);
% Here calculate mean absolute error
MAE=sum(abs(Tmp_original(:)-Tmp(:)))/n;
% Here calculate correlation coefficient
correl=corr(Tmp_original(:),Tmp(:));
%here i am spliting R^2 as two different terms
M_org= mean(Tmp_original); % mean of original temperature data.
M_ext= mean(Tmp); % mean of extimated temperature data.
std_org=std(Tmp_original); % standard deviation of orginal temp
std_ext=std(Tmp); % standard deviation of extimated temp.
total=length(Tmp_original);
M1=(Tmp_original(:)- M_org);
M2=(Tmp(:)- M_ext);
M1=M1';
% Here i am creating numminator of the formula
Nu=M1*M2; %giveing sum (M1*M2)
% Here i am creating dinominator of the formula
div=total*std_org*std_ext;
%R ^2
R=(Nu/div)^2;
rep(K,1)=RMS; rep(K,2)=MAE; rep(K,3)=correl; rep(K,4)=R; rep(K,5)=str2num(whichfile);
end
xlswrite('statistics',rep);
我想在 excel/text 包含 的文件中 导出这 24 个 txt 文件的摘要统计信息四列 即第一列是文件号，第二列是无 RMS 误差，第三列是 AME，第四列是这个文件的相关值？
我的一个文本文件如下所示
21.500 60.500 295.867
21.500 61.500 295.828
21.500 62.500 295.828
21.500 63.500 295.867
21.500 64.500 296.102
21.500 65.500 296.234
21.500 66.500 296.352
21.500 67.500 296.336
21.500 68.500 296.305
21.500 69.500 298.281
21.500 70.500 301.828
21.500 71.500 302.094
21.500 72.500 299.469
21.500 73.500 301.711
21.500 74.500 302.317
21.500 75.500 302.757
21.500 76.500 303.030
21.500 77.500 303.137
21.500 78.500 303.078
22.500 60.500 295.477
22.500 61.500 295.484
22.500 62.500 295.516
22.500 63.500 295.547
22.500 64.500 295.852
22.500 65.500 295.859
22.500 66.500 295.852
22.500 67.500 295.711
22.500 68.500 295.969
22.500 69.500 298.562
22.500 70.500 300.828
22.500 71.500 302.352
22.500 72.500 300.570
22.500 73.500 301.383
22.500 74.500 301.311
22.500 75.500 301.381
22.500 76.500 301.692
22.500 77.500 301.837
22.500 78.500 301.814
23.500 60.500 294.906
23.500 61.500 294.898
23.500 62.500 295.000
23.500 63.500 295.078
23.500 64.500 295.297
23.500 65.500 295.359
23.500 66.500 295.297
23.500 67.500 295.312
23.500 68.500 296.664
23.500 69.500 298.781
23.500 70.500 299.211
23.500 71.500 300.109
23.500 72.500 301.000
23.500 73.500 301.594
23.500 74.500 302.000
23.500 75.500 300.911
23.500 76.500 300.520
23.500 77.500 300.702
23.500 78.500 300.718
24.500 60.500 294.578
24.500 61.500 294.516
24.500 62.500 294.734
24.500 63.500 294.789
24.500 64.500 294.844
24.500 65.500 294.562
24.500 66.500 294.734
24.500 67.500 296.367
24.500 68.500 297.438
24.500 69.500 298.531
24.500 70.500 298.453
24.500 71.500 299.195
24.500 72.500 300.062
24.500 73.500 300.351
24.500 74.500 301.055
24.500 75.500 300.958
24.500 76.500 300.512
24.500 77.500 299.734
24.500 78.500 299.787
25.500 60.500 296.258
25.500 61.500 296.391
25.500 62.500 296.672
25.500 63.500 296.398
25.500 64.500 295.773
25.500 65.500 295.812
25.500 66.500 296.609
25.500 67.500 297.977
25.500 68.500 297.109
25.500 69.500 297.828
25.500 70.500 298.430
25.500 71.500 298.836
25.500 72.500 298.703
25.500 73.500 300.207
25.500 74.500 300.110
25.500 75.500 300.013
25.500 76.500 299.917
25.500 77.500 299.470
25.500 78.500 299.023
26.500 60.500 294.484
26.500 61.500 298.266
26.500 62.500 296.773
26.500 63.500 296.892
26.500 64.500 297.012
26.500 65.500 297.131
26.500 66.500 297.250
26.500 67.500 296.188
26.500 68.500 295.938
26.500 69.500 296.906
26.500 70.500 297.828
26.500 71.500 299.312
26.500 72.500 299.359
26.500 73.500 299.262
26.500 74.500 299.165
26.500 75.500 299.069
26.500 76.500 298.972
26.500 77.500 298.875
26.500 78.500 296.773
27.500 60.500 292.710
27.500 61.500 295.880
27.500 62.500 294.643
27.500 63.500 295.710
27.500 64.500 296.362
27.500 65.500 296.333
27.500 66.500 296.452
27.500 67.500 295.352
27.500 68.500 295.148
27.500 69.500 295.750
27.500 70.500 295.750
27.500 71.500 296.070
27.500 72.500 295.227
27.500 73.500 297.534
27.500 74.500 297.437
27.500 75.500 297.340
27.500 76.500 297.870
27.500 77.500 297.405
27.500 78.500 296.609
28.500 60.500 290.935
28.500 61.500 293.494
28.500 62.500 292.513
28.500 63.500 293.580
28.500 64.500 294.647
28.500 65.500 295.715
28.500 66.500 295.951
28.500 67.500 295.773
28.500 68.500 295.375
28.500 69.500 295.438
28.500 70.500 294.664
28.500 71.500 294.906
28.500 72.500 294.812
28.500 73.500 295.805
28.500 74.500 296.335
28.500 75.500 296.864
28.500 76.500 296.731
28.500 77.500 294.557
28.500 78.500 294.696
29.500 60.500 289.161
29.500 61.500 291.108
29.500 62.500 290.383
29.500 63.500 291.450
29.500 64.500 292.517
29.500 65.500 293.585
29.500 66.500 294.652
29.500 67.500 295.719
29.500 68.500 296.797
29.500 69.500 293.375
29.500 70.500 294.305
29.500 71.500 294.070
29.500 72.500 293.750
29.500 73.500 295.539
29.500 74.500 295.859
29.500 75.500 296.057
29.500 76.500 292.532
29.500 77.500 292.799
29.500 78.500 292.924
30.500 60.500 287.387
30.500 61.500 288.722
30.500 62.500 288.253
30.500 63.500 289.320
30.500 64.500 290.387
30.500 65.500 291.455
30.500 66.500 292.522
30.500 67.500 292.884
30.500 68.500 294.198
30.500 69.500 295.394
30.500 70.500 293.320
30.500 71.500 292.930
30.500 72.500 293.570
30.500 73.500 294.648
30.500 74.500 295.383
30.500 75.500 290.535
30.500 76.500 290.929
30.500 77.500 291.182
30.500 78.500 291.294
31.500 60.500 285.613
31.500 61.500 286.336
31.500 62.500 286.123
31.500 63.500 287.190
31.500 64.500 288.257
31.500 65.500 289.325
31.500 66.500 289.239
31.500 67.500 290.049
31.500 68.500 291.364
31.500 69.500 292.678
31.500 70.500 293.992
31.500 71.500 293.422
31.500 72.500 294.438
31.500 73.500 294.141
31.500 74.500 288.564
31.500 75.500 289.087
31.500 76.500 289.468
31.500 77.500 289.707
31.500 78.500 289.805
32.500 60.500 283.839
32.500 61.500 283.950
32.500 62.500 283.993
32.500 63.500 285.060
32.500 64.500 286.127
32.500 65.500 286.272
32.500 66.500 285.726
32.500 67.500 287.214
32.500 68.500 288.529
32.500 69.500 289.843
32.500 70.500 291.847
32.500 71.500 294.312
32.500 72.500 294.812
32.500 73.500 286.621
32.500 74.500 287.271
32.500 75.500 287.781
32.500 76.500 288.148
32.500 77.500 288.374
32.500 78.500 288.458
33.500 60.500 282.065
33.500 61.500 281.564
33.500 62.500 281.863
33.500 63.500 282.930
33.500 64.500 283.306
33.500 65.500 282.759
33.500 66.500 282.405
33.500 67.500 284.380
33.500 68.500 285.694
33.500 69.500 287.238
33.500 70.500 289.703
33.500 71.500 291.025
33.500 72.500 284.704
33.500 73.500 285.483
33.500 74.500 286.120
33.500 75.500 286.616
33.500 76.500 286.970
33.500 77.500 287.182
33.500 78.500 287.253
34.500 60.500 280.290
34.500 61.500 279.178
34.500 62.500 279.733
34.500 63.500 280.339
34.500 64.500 279.792
34.500 65.500 279.246
34.500 66.500 279.278
34.500 67.500 281.545
34.500 68.500 282.859
34.500 69.500 285.093
34.500 70.500 287.237
34.500 71.500 282.814
34.500 72.500 283.722
34.500 73.500 284.487
34.500 74.500 285.111
34.500 75.500 285.593
34.500 76.500 285.933
34.500 77.500 286.132
34.500 78.500 286.189
35.500 60.500 278.516
35.500 61.500 276.792
35.500 62.500 277.373
35.500 63.500 276.826
35.500 64.500 276.279
35.500 65.500 275.732
35.500 66.500 276.150
35.500 67.500 278.710
35.500 68.500 280.484
35.500 69.500 283.450
35.500 70.500 280.952
35.500 71.500 281.987
35.500 72.500 282.881
35.500 73.500 283.633
35.500 74.500 284.243
35.500 75.500 284.712
35.500 76.500 285.039
35.500 77.500 285.224
35.500 78.500 285.267
36.500 60.500 276.742
36.500 61.500 274.406
36.500 62.500 273.859
36.500 63.500 273.313
36.500 64.500 272.766
36.500 65.500 272.219
36.500 66.500 273.023
36.500 67.500 275.875
36.500 68.500 279.662
36.500 69.500 279.117
36.500 70.500 280.280
36.500 71.500 281.302
36.500 72.500 282.182
36.500 73.500 282.920
36.500 74.500 283.517
36.500 75.500 283.972
36.500 76.500 284.285
36.500 77.500 284.457
36.500 78.500 284.487
37.500 60.500 277.406
37.500 61.500 277.547
37.500 62.500 276.375
37.500 63.500 275.484
37.500 64.500 276.820
37.500 65.500 275.312
37.500 66.500 274.875
37.500 67.500 275.875
37.500 68.500 277.308
37.500 69.500 278.600
37.500 70.500 279.750
37.500 71.500 280.758
37.500 72.500 281.624
37.500 73.500 282.349
37.500 74.500 282.932
37.500 75.500 283.374
37.500 76.500 283.674
37.500 77.500 283.832
37.500 78.500 283.849
所以你的问题是，在一次迭代中，加载并分配给数据的文件（在你的代码的第 8 行）是空的，因此数据的大小是 [0,0]。
我假设有一个空文件，这就是您收到此响应的原因。
所以尝试找到那个文件，最好的方法是 运行 脚本，看看你得到错误的 K 值，然后导航到文本文件，看看它是否真的是空的。
您的代码中存在几个问题：
- 如果您的文件名是
output_00.txt（例如它们以小写 "o" 开头），则您必须将第一行代码更改为 S = dir('output_*.txt');。 Matlab 区分大小写。如果您的文件名以小写 "o" 开头，那么 Matlab 将永远找不到名称以 "Output"（大写 "O"）开头的文件。这可能会解决 data 中的错误。同样的文件名问题会影响到sscanf()，所以同样在sscanf()中你必须要有小写的"o".
- RMSE 公式不正确：您不能将两项都平方然后减去它们，您必须反过来做；也就是先减后升幂。正确的公式是
RMS=sqrt(sum((Tmp_original(:)-Tmp(:)).^2)/n);
- 变量
RMS、correl和MAE是标量，所以执行(:)运算符是没有意义的，它用于将变量展开为列向量
rep 被声明为 24x3 矩阵，但随后使用行 rep=[RMS(:);MAE(:);correl(:)]; 使 rep 成为 3x1 向量。- 在最后的 for 循环中有几个问题：
xlmwrite() 中的第一个参数（例如 Statistics）必须是字符串，而不是变量（除非这样的变量包含文件名作为一个字符串）。第二个参数必须替换为 rep.
Tmp 和 Tmp_original 都是列向量，所以做 (:) 运算符是没有意义的。见上文。
由于您主要关心的是关于保存到磁盘的问题，所以我将专注于此。我的建议是构建 rep 作为矩阵，然后在扫描和处理所有文件后将此类矩阵保存在 for 循环之外。正如您现在的代码一样，不清楚您是希望 rep 成为矩阵并立即保存到磁盘，还是希望 rep 成为向量并保存到文件中的磁盘-文件时尚。
- 然后要做的第一件事就是在 for 循环开始之前一直向上移动
rep=zeros(24,3);。如果您还想附加文件 ID，那么 rep 实际上应该是一个 24x4 矩阵。
- 将
rep=[RMS(:);MAE(:);correl(:)]; 更改为 rep(k,1)=RMS; rep(k,2)=MAE; rep(k,3)=correl;。以这种方式，您在第 k 行第 1 列写 RMS，然后在第 k 行第 2 列写 MAE，同样的故事也适用于 correl。随着 k 的进行，这将填充矩阵 rep。如果您还想附加文件 ID，请记住 whichfile 是一个字符串，您不能将字符串和数字连接到同一个矩阵中。由于 str2num()，直接的选择是将 whichfile 从字符串转换为数字，但请记住，这种转换将删除前导零（Matlab 不允许前导零），因此文件 ID 00 将是 0，文件 01 将是 1 等等。所以你可能想添加 rep(k,4)=str2num(whichfile); 并且这也将填充 rep. 中的第 4 列
- 删除内部 for 循环，即包含
xlmwrite() 的循环。我们将以批处理模式写入整个 rep 矩阵，而不是为每个文件写入一行。
- 在主 for 循环之后，按如下方式放置
xlmwrite()：xlmwrite('myFinalFile',rep); 如果一切正常，myFinalFile 应该包含您的 rep 矩阵作为 24x3 矩阵.您也可以将 myFinalFile 更改为您喜欢的文件名。
尊敬的专家；
我正在尝试编写一个代码，该代码能够计算名称为 output_00.txt 到 [=] 的 24 个文本文件的 RMS、AME、相关性 47=] 在文件夹中。阅读每个文件后，我将每个文本文件中的样本 30%（总样本为 323）设为 -9999.0 然后使用 分散数据插值，我插值这些-9999.0值并交换RMS误差、AME、相关性。
更新 2
S = dir('interpot_linear_*.txt');
N = sort({S.name});
for K = 1 : length(N)
infile = N{K};
whichfile = sscanf(infile, 'interpot_linear_%c%c');
% Load the data
data = load(infile);
% separate the data columns, just to make the code clear
Lat = data(:,1); % Column 1 is Latitude
Lon = data(:,2); % Column 2 is Longitude
Tmp = data(:,3); % Column 3 is Temperature
% Creating 30% of sample as -9999.0
n=size(data,1);
%n=323;
nr=round(n*0.3);
idx30=randperm(n,nr);
Tmp(idx30)=-9999.0;
% Find the "good" data points
good_temp = find(Tmp > -9999.000);
% find the "bad" data points
bad_temp = find(Tmp == -9999.000);
% creating vector
T = scatteredInterpolant(Lat(good_temp), Lon(good_temp), Tmp(good_temp), 'linear');
% use the interpolation object to interpolate temperature values
interp_values = T(Lat(bad_temp), Lon(bad_temp));
% replace the bad values with the interpolated values
Tmp(bad_temp) = interp_values;
%recall oringinal temperature column
Tmp_original=data(:,3);
% Here calculate RMS error
RMS=sqrt(sum((Tmp_original(:)-Tmp(:)).^2)/n);
% Here calculate mean absolute error
MAE=sum(abs(Tmp_original(:)-Tmp(:)))/n;
% Here calculate correlation coefficient
correl=corr(Tmp_original(:),Tmp(:));
%here i am spliting R^2 as two different terms
M_org= mean(Tmp_original); % mean of original temperature data.
M_ext= mean(Tmp); % mean of extimated temperature data.
std_org=std(Tmp_original); % standard deviation of orginal temp
std_ext=std(Tmp); % standard deviation of extimated temp.
total=length(Tmp_original);
M1=(Tmp_original(:)- M_org);
M2=(Tmp(:)- M_ext);
M1=M1';
% Here i am creating numminator of the formula
Nu=M1*M2; %giveing sum (M1*M2)
% Here i am creating dinominator of the formula
div=total*std_org*std_ext;
%R ^2
R=(Nu/div)^2;
rep(K,1)=RMS; rep(K,2)=MAE; rep(K,3)=correl; rep(K,4)=R; rep(K,5)=str2num(whichfile);
end
xlswrite('statistics',rep);
我想在 excel/text 包含 的文件中 导出这 24 个 txt 文件的摘要统计信息四列 即第一列是文件号，第二列是无 RMS 误差，第三列是 AME，第四列是这个文件的相关值？
我的一个文本文件如下所示
21.500 60.500 295.867
21.500 61.500 295.828
21.500 62.500 295.828
21.500 63.500 295.867
21.500 64.500 296.102
21.500 65.500 296.234
21.500 66.500 296.352
21.500 67.500 296.336
21.500 68.500 296.305
21.500 69.500 298.281
21.500 70.500 301.828
21.500 71.500 302.094
21.500 72.500 299.469
21.500 73.500 301.711
21.500 74.500 302.317
21.500 75.500 302.757
21.500 76.500 303.030
21.500 77.500 303.137
21.500 78.500 303.078
22.500 60.500 295.477
22.500 61.500 295.484
22.500 62.500 295.516
22.500 63.500 295.547
22.500 64.500 295.852
22.500 65.500 295.859
22.500 66.500 295.852
22.500 67.500 295.711
22.500 68.500 295.969
22.500 69.500 298.562
22.500 70.500 300.828
22.500 71.500 302.352
22.500 72.500 300.570
22.500 73.500 301.383
22.500 74.500 301.311
22.500 75.500 301.381
22.500 76.500 301.692
22.500 77.500 301.837
22.500 78.500 301.814
23.500 60.500 294.906
23.500 61.500 294.898
23.500 62.500 295.000
23.500 63.500 295.078
23.500 64.500 295.297
23.500 65.500 295.359
23.500 66.500 295.297
23.500 67.500 295.312
23.500 68.500 296.664
23.500 69.500 298.781
23.500 70.500 299.211
23.500 71.500 300.109
23.500 72.500 301.000
23.500 73.500 301.594
23.500 74.500 302.000
23.500 75.500 300.911
23.500 76.500 300.520
23.500 77.500 300.702
23.500 78.500 300.718
24.500 60.500 294.578
24.500 61.500 294.516
24.500 62.500 294.734
24.500 63.500 294.789
24.500 64.500 294.844
24.500 65.500 294.562
24.500 66.500 294.734
24.500 67.500 296.367
24.500 68.500 297.438
24.500 69.500 298.531
24.500 70.500 298.453
24.500 71.500 299.195
24.500 72.500 300.062
24.500 73.500 300.351
24.500 74.500 301.055
24.500 75.500 300.958
24.500 76.500 300.512
24.500 77.500 299.734
24.500 78.500 299.787
25.500 60.500 296.258
25.500 61.500 296.391
25.500 62.500 296.672
25.500 63.500 296.398
25.500 64.500 295.773
25.500 65.500 295.812
25.500 66.500 296.609
25.500 67.500 297.977
25.500 68.500 297.109
25.500 69.500 297.828
25.500 70.500 298.430
25.500 71.500 298.836
25.500 72.500 298.703
25.500 73.500 300.207
25.500 74.500 300.110
25.500 75.500 300.013
25.500 76.500 299.917
25.500 77.500 299.470
25.500 78.500 299.023
26.500 60.500 294.484
26.500 61.500 298.266
26.500 62.500 296.773
26.500 63.500 296.892
26.500 64.500 297.012
26.500 65.500 297.131
26.500 66.500 297.250
26.500 67.500 296.188
26.500 68.500 295.938
26.500 69.500 296.906
26.500 70.500 297.828
26.500 71.500 299.312
26.500 72.500 299.359
26.500 73.500 299.262
26.500 74.500 299.165
26.500 75.500 299.069
26.500 76.500 298.972
26.500 77.500 298.875
26.500 78.500 296.773
27.500 60.500 292.710
27.500 61.500 295.880
27.500 62.500 294.643
27.500 63.500 295.710
27.500 64.500 296.362
27.500 65.500 296.333
27.500 66.500 296.452
27.500 67.500 295.352
27.500 68.500 295.148
27.500 69.500 295.750
27.500 70.500 295.750
27.500 71.500 296.070
27.500 72.500 295.227
27.500 73.500 297.534
27.500 74.500 297.437
27.500 75.500 297.340
27.500 76.500 297.870
27.500 77.500 297.405
27.500 78.500 296.609
28.500 60.500 290.935
28.500 61.500 293.494
28.500 62.500 292.513
28.500 63.500 293.580
28.500 64.500 294.647
28.500 65.500 295.715
28.500 66.500 295.951
28.500 67.500 295.773
28.500 68.500 295.375
28.500 69.500 295.438
28.500 70.500 294.664
28.500 71.500 294.906
28.500 72.500 294.812
28.500 73.500 295.805
28.500 74.500 296.335
28.500 75.500 296.864
28.500 76.500 296.731
28.500 77.500 294.557
28.500 78.500 294.696
29.500 60.500 289.161
29.500 61.500 291.108
29.500 62.500 290.383
29.500 63.500 291.450
29.500 64.500 292.517
29.500 65.500 293.585
29.500 66.500 294.652
29.500 67.500 295.719
29.500 68.500 296.797
29.500 69.500 293.375
29.500 70.500 294.305
29.500 71.500 294.070
29.500 72.500 293.750
29.500 73.500 295.539
29.500 74.500 295.859
29.500 75.500 296.057
29.500 76.500 292.532
29.500 77.500 292.799
29.500 78.500 292.924
30.500 60.500 287.387
30.500 61.500 288.722
30.500 62.500 288.253
30.500 63.500 289.320
30.500 64.500 290.387
30.500 65.500 291.455
30.500 66.500 292.522
30.500 67.500 292.884
30.500 68.500 294.198
30.500 69.500 295.394
30.500 70.500 293.320
30.500 71.500 292.930
30.500 72.500 293.570
30.500 73.500 294.648
30.500 74.500 295.383
30.500 75.500 290.535
30.500 76.500 290.929
30.500 77.500 291.182
30.500 78.500 291.294
31.500 60.500 285.613
31.500 61.500 286.336
31.500 62.500 286.123
31.500 63.500 287.190
31.500 64.500 288.257
31.500 65.500 289.325
31.500 66.500 289.239
31.500 67.500 290.049
31.500 68.500 291.364
31.500 69.500 292.678
31.500 70.500 293.992
31.500 71.500 293.422
31.500 72.500 294.438
31.500 73.500 294.141
31.500 74.500 288.564
31.500 75.500 289.087
31.500 76.500 289.468
31.500 77.500 289.707
31.500 78.500 289.805
32.500 60.500 283.839
32.500 61.500 283.950
32.500 62.500 283.993
32.500 63.500 285.060
32.500 64.500 286.127
32.500 65.500 286.272
32.500 66.500 285.726
32.500 67.500 287.214
32.500 68.500 288.529
32.500 69.500 289.843
32.500 70.500 291.847
32.500 71.500 294.312
32.500 72.500 294.812
32.500 73.500 286.621
32.500 74.500 287.271
32.500 75.500 287.781
32.500 76.500 288.148
32.500 77.500 288.374
32.500 78.500 288.458
33.500 60.500 282.065
33.500 61.500 281.564
33.500 62.500 281.863
33.500 63.500 282.930
33.500 64.500 283.306
33.500 65.500 282.759
33.500 66.500 282.405
33.500 67.500 284.380
33.500 68.500 285.694
33.500 69.500 287.238
33.500 70.500 289.703
33.500 71.500 291.025
33.500 72.500 284.704
33.500 73.500 285.483
33.500 74.500 286.120
33.500 75.500 286.616
33.500 76.500 286.970
33.500 77.500 287.182
33.500 78.500 287.253
34.500 60.500 280.290
34.500 61.500 279.178
34.500 62.500 279.733
34.500 63.500 280.339
34.500 64.500 279.792
34.500 65.500 279.246
34.500 66.500 279.278
34.500 67.500 281.545
34.500 68.500 282.859
34.500 69.500 285.093
34.500 70.500 287.237
34.500 71.500 282.814
34.500 72.500 283.722
34.500 73.500 284.487
34.500 74.500 285.111
34.500 75.500 285.593
34.500 76.500 285.933
34.500 77.500 286.132
34.500 78.500 286.189
35.500 60.500 278.516
35.500 61.500 276.792
35.500 62.500 277.373
35.500 63.500 276.826
35.500 64.500 276.279
35.500 65.500 275.732
35.500 66.500 276.150
35.500 67.500 278.710
35.500 68.500 280.484
35.500 69.500 283.450
35.500 70.500 280.952
35.500 71.500 281.987
35.500 72.500 282.881
35.500 73.500 283.633
35.500 74.500 284.243
35.500 75.500 284.712
35.500 76.500 285.039
35.500 77.500 285.224
35.500 78.500 285.267
36.500 60.500 276.742
36.500 61.500 274.406
36.500 62.500 273.859
36.500 63.500 273.313
36.500 64.500 272.766
36.500 65.500 272.219
36.500 66.500 273.023
36.500 67.500 275.875
36.500 68.500 279.662
36.500 69.500 279.117
36.500 70.500 280.280
36.500 71.500 281.302
36.500 72.500 282.182
36.500 73.500 282.920
36.500 74.500 283.517
36.500 75.500 283.972
36.500 76.500 284.285
36.500 77.500 284.457
36.500 78.500 284.487
37.500 60.500 277.406
37.500 61.500 277.547
37.500 62.500 276.375
37.500 63.500 275.484
37.500 64.500 276.820
37.500 65.500 275.312
37.500 66.500 274.875
37.500 67.500 275.875
37.500 68.500 277.308
37.500 69.500 278.600
37.500 70.500 279.750
37.500 71.500 280.758
37.500 72.500 281.624
37.500 73.500 282.349
37.500 74.500 282.932
37.500 75.500 283.374
37.500 76.500 283.674
37.500 77.500 283.832
37.500 78.500 283.849
所以你的问题是，在一次迭代中，加载并分配给数据的文件（在你的代码的第 8 行）是空的，因此数据的大小是 [0,0]。
我假设有一个空文件，这就是您收到此响应的原因。
所以尝试找到那个文件，最好的方法是 运行 脚本，看看你得到错误的 K 值，然后导航到文本文件，看看它是否真的是空的。
您的代码中存在几个问题：
- 如果您的文件名是
output_00.txt（例如它们以小写 "o" 开头），则您必须将第一行代码更改为S = dir('output_*.txt');。 Matlab 区分大小写。如果您的文件名以小写 "o" 开头，那么 Matlab 将永远找不到名称以 "Output"（大写 "O"）开头的文件。这可能会解决data中的错误。同样的文件名问题会影响到sscanf()，所以同样在sscanf()中你必须要有小写的"o". - RMSE 公式不正确：您不能将两项都平方然后减去它们，您必须反过来做；也就是先减后升幂。正确的公式是
RMS=sqrt(sum((Tmp_original(:)-Tmp(:)).^2)/n); - 变量
RMS、correl和MAE是标量，所以执行(:)运算符是没有意义的，它用于将变量展开为列向量 rep被声明为 24x3 矩阵，但随后使用行rep=[RMS(:);MAE(:);correl(:)];使rep成为 3x1 向量。- 在最后的 for 循环中有几个问题：
xlmwrite()中的第一个参数（例如Statistics）必须是字符串，而不是变量（除非这样的变量包含文件名作为一个字符串）。第二个参数必须替换为rep. Tmp和Tmp_original都是列向量，所以做(:)运算符是没有意义的。见上文。
由于您主要关心的是关于保存到磁盘的问题，所以我将专注于此。我的建议是构建 rep 作为矩阵，然后在扫描和处理所有文件后将此类矩阵保存在 for 循环之外。正如您现在的代码一样，不清楚您是希望 rep 成为矩阵并立即保存到磁盘，还是希望 rep 成为向量并保存到文件中的磁盘-文件时尚。
- 然后要做的第一件事就是在 for 循环开始之前一直向上移动
rep=zeros(24,3);。如果您还想附加文件 ID，那么rep实际上应该是一个 24x4 矩阵。 - 将
rep=[RMS(:);MAE(:);correl(:)];更改为rep(k,1)=RMS; rep(k,2)=MAE; rep(k,3)=correl;。以这种方式，您在第 k 行第 1 列写RMS，然后在第 k 行第 2 列写MAE，同样的故事也适用于correl。随着k的进行，这将填充矩阵rep。如果您还想附加文件 ID，请记住whichfile是一个字符串，您不能将字符串和数字连接到同一个矩阵中。由于str2num()，直接的选择是将whichfile从字符串转换为数字，但请记住，这种转换将删除前导零（Matlab 不允许前导零），因此文件 ID00将是0，文件01将是1等等。所以你可能想添加rep(k,4)=str2num(whichfile);并且这也将填充rep. 中的第 4 列
- 删除内部 for 循环，即包含
xlmwrite()的循环。我们将以批处理模式写入整个rep矩阵，而不是为每个文件写入一行。 - 在主 for 循环之后，按如下方式放置
xlmwrite()：xlmwrite('myFinalFile',rep);如果一切正常，myFinalFile应该包含您的rep矩阵作为 24x3 矩阵.您也可以将myFinalFile更改为您喜欢的文件名。