fileDir = '文件路径/'; % 保存文件的路径
savePath = strcat(fileDir, num2str(1), '_result.mat'); % 拼接路径和文件名
% num2str(n) 在循环中可以生成1_result.mat, 2_result.mat....
% 拼接后的文件为 ： 文件路径/1_result.mat
save(savePath, 'val1', 'val2'); % 保存变量val1,val2到1_result.mat中
file=dir('D:\XJTU-SY_Bearing_Datasets\37.5Hz11kN\Bearing2_2\*.csv');//这里是你的CSV文件地址
file_name=cell(1,1); //CELL数组，详情信息浏览下面内容
csv_data=[];
for i=1:size(file,1) //csv文件的大小
file_name=file(i).name; //每次读取一个文件时，该文件的名字 i是文件的下标
file_data=csvread(file_name,
matfile实现，对多个变量存储到mat文件中同一变量的不同行。
例如img1的特征存储到第一行，img2的特征存储到第二行。
data=matfile('feature.mat','writable',true)
for i = 1 :76 %76张图像
data.feature(i,1:4096)=features
close all;
namelist = dir(‘C:\Users\王浩\Desktop\new2000\原数据\af200*.mat’);
len = length(namelist);
A=[];
for i = 1:len
file_name{i}=namelist(i).name;
load(file_name{i});
temp=importdata(file_name{i});
A=[A;temp];
[I1,I2,...,In] = ind2sub(sz,ind)
[sz1,...,szN] = size(___)
[X1,X2,...,Xn] = ndgrid(x1,x2,...,xn)
那怎么用统一的数来装这N个输出呢？
下面介绍一种简单的办法，比如我需要meshgrid是输出4维度的矩阵，这个时候meshgrid失效，只有用ndgrid了，然后你不想写[X1, X2, X3, X4] = ndgrid(1:5)的话，就可以用
MAT文件是matlab的大数据存储形式，其优点在于：无需将文件加载到内存中，就可以访问和更改MAT文件中的变量。可以加载或保存部分变量而不是全部。使用MAT文件对象部分加载和保存变量所需的内存少于load和save命令。
matObj = matfile(filename)
创建一个matlab.io.MatFile对象，该对象连接到filename指定的MAT文件。
matObj = matfile(filename,'Writable',isWritable)
启用或禁用对文件的写访问。 将i
解决win10(2080ti)+CUDA9.2+pytorch-gpu(RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED)
11754
解决win10下TensorFlow2.0/2.1出错：Loaded runtime CuDNN library: 7.5.0 but source was compiled with: 7.6.0
NVIDIA显卡驱动旧版本下载安装+CUDA下载+cudnn下载+解决CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR+Failed to call ThenRnnForward
kedaya.:
解决win10下TensorFlow2.0/2.1出错：Loaded runtime CuDNN library: 7.5.0 but source was compiled with: 7.6.0
weixin_44699417:
解决win10下TensorFlow2.0/2.1出错：Loaded runtime CuDNN library: 7.5.0 but source was compiled with: 7.6.0
wfh666:
