关于FERET人脸数据库中的图像转化为MAT文件，其中MAT文件里面包括训练集（traindata）、训练标签（trainlabel）、测试集（testdata）、测试标签（testlabel）和分类总数（nclass）。

此函数将多个 ascii 文件转换为一个 matlab 文件。

% xlsx2matfile(pathxlsx) % xlsx2matfile(pathxlsx, pathmat) % path is the path of .xlsx file % varargin is the path for target fold to save the .mat files % linrenwen@gmail.com % 把xlsx文件中的表批量转换为mat文件

内容：在Matlab中批量将mat数据文件转化为txt文件； 适用于：matlab初学者或有一定基础使用经验者

统计参考数据集项目由美国国家标准与技术研究院IT实验室统计工程部门的工作人员维护，它是一组数据集，这些数据集已在万维网上公开提供，目的是提供基准用于测试统计软件的应用程序。 数据集由美国联邦政府机构 NIST 维护，他们向我证实，这将数据本身完全置于公共领域内。 考虑到这一点，为方便起见并为更广泛的MATLAB社区提供有用的服务，我将所有非线性回归数据集都转换为易于使用的MAT文件，其中包含每个数据集的“结构”对象，每个对象都包含： * 因变量，x * 观察/模拟，y * 描述模型函数 f(b,x) 的函数句柄* b0和b1，每个数据集给出的两个起点* 校准的真值，breal * 给定的标准偏差，bsd 引用 NIST 小组网站上的文字来激励这个项目： “...对非线性最小二乘软件的大多数评估还应包括对代码可靠性的衡量，即代码在找到（或未找到）解决方案时是否正确识别。这里提供的

这是一个介绍用VC6.0读取MATLAB中的MAT文件的详细过程和例子

使用c++语言读取mat数据（需要先配置，配置看我博客），并使用c++从头到尾构建一个BP神经网络 压缩包里含一个cpp文件和一个mat文件，配置好可直接运行 二分类。若多分类需要改代码

这篇文章主要介绍了基于python读取.mat文件并取出信息,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 导入所需包 from scipy.io import loadmat 读取.mat文件 随便从下面文件里读取一个： m = loadmat('H_BETA.mat') # 读出来的 m 是一个dict（字典）数据结构 读出来的m内容： m：{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Mon Aug 5 17:14:09 2019',

这段代码为希望在 Fortran 中方便地将 MATLAB 文件的所有内容读入内存的开发人员提供了一个方便的解决方案。 它包含两个组件：gd 和 buildMatTable。 gd 在 Fortran 中构造了一个伪 MATLAB 数据结构，它简化了 Fortran 代码开发中的数据管理和 I/O。 BuildMatTable 然后让用户在 gd 的帮助下，使用单个命令将 .mat 文件中的所有内容读入内存。 数据结构的组装是完全自动和递归的。

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