如何在Matlab中保存文件及导入文件
一、保存文件
1、保存整个工作区
File-&Save Workspace
as...一个.mat文件
2、保存工作区的变量
在左工作区右击变量名，create M-File
3、save命令
将工作区中的所有变量保存在当前工作区中的文件里，文件名为matlab.mat.&&&
MAT文件可通过load函数再次导入工作区
（2）save('filename')
将工作区中的所有变量保存为一个文件，文件名由‘filename’指定，默认为当前路径
（3）save('filename','var1','var2',...)
保存指定的变量在filename指定的文件中
二、导入文件
（1）load:
如果matlab.mat存在，则导入matlab.mat中的所有变量，如果不存在则返回error。
（2）load filename:
将filename中的全部变量导入到工作区中
（3）load filename
XYZ：将filename中的变量X,Y,Z导入到工作区中，如果是MAT文件，在指定变量时可用通配符“*”
2、whos -file
matlab.mat
3、importdata
与load函数不同，将文件中的数据已结构体方式写入
（1）importdata('filename')
（2）A=importdata('filename')
Matlab使用open打开各种格式的文件，自动根据扩展名选择相应的编辑器。
open('filename'):
以结构体的方式打开在工作区中，与importdata('filename')类似；而load('filename')将文件中的变量导入工作区中，如果要访问其中的内容，需要以不同的格式进行。
5、从xls中读取数据
data1=xlsread('c:\users\file1.xls')
无论07版的xlsx还是03版的xls都用xlsread读。
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matlab实现多元逐步回归算法（转）
编写的多元逐步回归分析算法matlab程序，在matlab工具箱中已经提供了一个可视化的图形界面分析窗口，但是一些具体的参数还不能直接得到，这里自己编写了一个小程序，希望对需要的能够提供一定的帮助。共两个文件：dyzbhg.m和xiaoqu.m
第一个函数 dyzbhg.m
function dyzbhg(xy)
%多元逐步回归分析
%作者：唐世星
%xy为待输入的原始数据，按照先x后y按列排列的数组
%如：x1 x2 x3 x4 y等等
%计算离差阵R(m,m)
[n,m]=size(xy);
%F1=0;F2=0;
%disp('均值为:')
xy_aver=mean(xy)%求均值
& &&&for j=1:i
& && && &R(i,j)=0;
& && && &for k=1:n
& && && && & R(i,j)=R(i,j)+(xy(k,i)-xy_aver(i))*(xy(k,j)-xy_aver(j));
& && && &end
& && && &R(j,i)=R(i,j);
& &&&SR(i)=sqrt(R(i,i));%计算对角线元素的平方根
%disp('************ Deviation Matrix & Value of SR (离差阵R&SR) ***********') %输出离差阵R,及SR
%[R& &SR']
%计算相关系数R(m,m)
& &&&for j=1:i
& && && &R(i,j)=R(i,j)/(SR(i)*SR(j));
& && && &R(j,i)=R(i,j);
%disp('********** Correlation Coefficient Matrix (相关系数阵R) **********')%输出相关系数阵R
flag=1;%是否重复进行逐步回归的标志
while(flag)
& &&&disp('******** Stepwise Regression Analysis Start *************')
& &&&F1=input('剔除门坎值:F1=');
& &&&F2=input('引入门坎值:F2=');
& &&&S=0;%计算步数
& &&&L=0;%引入方程的自变量个数
& &&&FQ=n-1;%残差平方和的自由度& &
& &&&disp('************** Discriminant Value of Contribution V **************')
& &&&Imin(1)=0;Imax=1:m-1;%定义已引入(最小)和未引入(最大)变量的序号
& &&&inn=0;outt=0;%引入和剔除的变量的顺序号
& &&&while(1)
& &&&%& &&&pause
& && && &VN=1E+08;%已引入方程的自变量贡献的最小值
& && && &VX=0;%未引入方程的自变量贡献的最大值
& && && &IN=0;%贡献最小的已引入的自变量序号
& && && &IX=0;%贡献最大的未引入的自变量序号
& && && &S=S+1;
& && && &disp(['--------- step = ' int2str(S) '------------'])%输出步骤数
& && && &for i=1:m-1
& && && && & if R(i,i)&1E-08
& && && && && &&&continue
& && && && & end
& &&&%& && && &disp(['VMAX=' int2str(VX) '; IMAX=' int2str(IX)]) %输出Vmax=VX;Imax=IX;
& && && && & V(i)=R(m,i)^2/R(i,i);%计算已引入的变量的方差贡献
& && && && & if V(i)&=0
& && && && && &&&if V(i)&VX %寻找未引入变量方差贡献的最大值
& && && && && && && &for in=1:length(Imax)
& && && && && && && && & if i==Imax(in)
& && && && && && && && && && &VX=V(i);IX=i;
& && && && && && && && &&&end
& && && && && && && & end
& && && && && &&&end
& && && && & end
& && && && & if abs(V(i))& && && && && &&&for out=1:length(Imin)
& && && && && && && &if i==Imin(out)
& && && && && && && && & VN=abs(V(i));IN=i;
& && && && && && && & end
& && && && && && &end& && && && && &
& && && && & end& && &&&
& &&&%disp(['方差贡献:V=' num2str(V(i)) 'VX=' num2str(VX) 'IX=' int2str(IX) 'VN=' num2str(VN) 'IN=' int2str(IN)])
& && && &end
& &&&%& &&&Imax(inn+1)=IX;inn=inn+1;
& && && &t=find(Imax==IX);
& && && &Imax(t)=[];
& && && &disp(['******** 方差贡献V **********' num2str(V)])
& && && &disp(['VMAX=' num2str(VX) '; IMAX=' int2str(IX)]) %输出Vmax=VX;Imax=IX;
& &&&%& &&&disp(['VMIN=' num2str(VN) '; IMIN=' int2str(IN)]) %输出Vmin=VN;Imin=IN;
& && && &if S==1
& && && && & disp(['S=' int2str(S)]) %输出S=1
& && && &else
& && && && & disp(['VMIN=' num2str(VN) '; IMIN=' int2str(IN)]) %输出Vmin=VN;Imin=IN;
& && && &end
& && && &if S==1%||S==2||S==3
& && && && & FE=VX*(n-L-2)/(R(m,m)-VX);
& && && && & disp(['FE=' num2str(FE)]) %输出 FE
& && && && & if FE& && && && && &&&if L~=0
& && && && && && && &disp('Neither Delete Out Nor Select In!')
& && && && && &&&else
& && && && && && && &disp('May Be Smaller F1 And F2')
& && && && && && && &disp('The Stepwise Regression Analysis End!')
& && && && && && && &%程序结束
& && && && && &&&end
& && && && & else
& && && && && &&&L=L+1;FQ=FQ-1;K=IX;
& && && && && &&&disp(['X' int2str(K) ' Be Selected In'])
& && && && && &&&Imin(outt+1)=IX;outt=outt+1;
& && && && && &&&disp(['L = ' int2str(L) ])
& && && && && &&&R=xiaoqu(R,K) %调用子函数,执行消去变换
& && && && && &&&if L~=m-1
& && && && && && && &
& && && && && &&&end
& && && && && &&&disp('Already Selecting End')
& && && && && &&&
& && && && & end
& && && &else
& && && && & %计算剔除变量的F检验值
& && && && & FT=VN*(n-L-1)/R(m,m);
& && && && & disp(['剔除变量的F检验值' num2str(FT)])
& && && && & if FT&=F2
& && && && && &&&FE=VX*(n-L-2)/(R(m,m)-VX);
& && && && && &&&disp(['***FE=' num2str(FE)]) %输出 FE
& && && && && &&&if FE& && && && && && && &if L~=0
& && && && && && && && & disp('Neither Delete Out Nor Select In!')
& && && && && && && && & disp('The Stepwise Regression Analysis End!')
& && && && && && && && &%程序结束
& && && && && && && &else
& && && && && && && && & disp('May Be Smaller F1 And F2')
& && && && && && && && & disp('The Stepwise Regression Analysis End!')
& && && && && && && && &%程序结束
& && && && && && && &end
& && && && && &&&else
& && && && && && && &L=L+1;FQ=FQ-1;K=IX;
& && && && && && && &disp(['X' int2str(K) ' Be Selected In'])
& && && && && && && &disp(['L = ' int2str(L) ])
& && && && && && && &Imin(outt+1)=IX;outt=outt+1;
& && && && && && && &R=xiaoqu(R,K) %调用子函数,执行消去变换
& && && && && && && &if L~=m-1
& && && && && && && && &
& && && && && && && &end
& && && && && && && &disp('Already Selecting End')
& && && && && && && &
& && && && && &&&end
& && && && & else
& && && && && && &L=L-1;FQ=FQ+1;K=IN;
& && && && && && &disp(['X' int2str(K) ' Be Deleted Out'])
& && && && && && &disp(['L = ' int2str(L) ' (No. of Variable Selected)'])
& && && && && && &R=xiaoqu(R,K) %调用子函数
& && && && && && &continue
& && && && & end
& && && &end
& &&&%输出相应的计算结果
& &&&for i=1:m-1
& && && &kk=R(i,m)*R(m,i);
& && && &if kk&0
& && && && & B(i)=R(i,m)*SR(m)/SR(i);
& && && &else
& && && && & B(i)=0;
& && && &end
& &&&B0=xy_aver(m);
& &&&for i=1:m-1
& && && &B0=B0-B(i)*xy_aver(i);
& &&&disp(['回归系数为:' num2str(B0) ' ' num2str(B)])
& &&&disp('回归方程为：')
& &&&disp(['Y=' num2str(B0)])
& &&&for i=1:m-1
& && && &if B(i)~=0
& && && && & if B(i)&0
& && && && && &&&disp(['+' num2str(B(i)) 'X' int2str(i)]);
& && && && & else
& && && && && &&&disp([num2str(B(i)) 'X' int2str(i)]);
& && && && & end
& && && &end& &
& &&&end& && &&&
& &&&Q=SR(m)^2*R(m,m);%残差平方和
& &&&disp(['Sum of SQuares of Residual Error(残差平方和) Q = ' num2str(Q)])
& &&&S=SR(m)*sqrt(R(m,m)/FQ);%剩余标准差
& &&&disp(['Standard Deviation(剩余标准差，即模型误差的均方根) S = ' num2str(S)])
& &&&RR=sqrt(1-R(m,m));%复相关系数
& &&&disp(['Multiple Correlation Coefficient(复相关系数) R = ' num2str(RR)])
& &&&FF=FQ*(1-R(m,m))/(L*R(m,m));%回归方程显著性检验的F值
& &&&disp(['F Value for Test of Regression(回归方程显著性检验，即回归模型的统计量) F = ' num2str(FF)])
& &&&%F=SH*(m-n-1)/(SX*n);%F-统计量
& &&&%PROB = 1 - fcdf(FF,m,n-length(Imin)-1)%与统计量F对应的概率P
& &&&for i=1:m-1
& && && &CC=R(i,i)*R(m,m);
& && && &T(i)=R(i,m)/sqrt(CC/FQ);%各回归系数的t检验值
& && && &R1(i)=R(i,m)/sqrt(CC+R(i,m)^2);%各自变量的偏相关系数
& &&&disp(['t Test Value of Argument(各回归系数的t检验值):' num2str(T)])
& &&&disp(['Partial Corre.Coeffi.Ofargu.(各自变量的偏相关系数):' num2str(R1)])
& &&&%for i=1:n
& && &%& & y(i)=B0;
& && & %& &for j=1:m-1
& && &&&%& && &y(i)=y(i)+B(j)*xy(i,j);
& && &&&% end
& && &&&% E(i)=xy(i,m)-y(i);
& && &&&% PC(i)=E(i)/xy(1,m)*100;
& && &&&%end
& &&&%x=1:length(xy);
& &&&%disp('& && && && & No.& && &回归值& && && &误差& && & 误差百分比%')
& &&&%[x' y' E' PC']
& &&&flag=input('是否重新进行逐步回归分析(1:是;0:否)：');
第二个函数 xiaoqu.m
function R=xiaoqu(R,k)
%多元逐步回归分析
%对R作消去变换
%作者：唐世星
G=1/R(k,k);
m=length(R);
& &&&for j=1:m
& && && &if i~=k&j~=k
& && && && & R(i,j)=R(i,j)-R(i,k)*R(k,j)*G;
& && && &end
& &&&R(k,i)=R(k,i)*G;
& &&&R(i,k)=-R(i,k)*G;
载入中......
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CCS3.3是一款DSP的集成开发环境（IDE）。在做DSP开发时，为验证算法，常常需要使用matlab进行算法验证，验证算法就需要数据。因此，一种交互的方法是：
使用DSP开发板连接CCS用CCS3.3菜单中的“File-&Data-&Save..”功能导出DSP内存中的数据到PC的.dat文件中使用Matlab读取.dat文件，进行数据处理
下面给出使用Matlab读取CCS导出的dat文件的方法：
% =========================================================================
% Read *dat file of CCS3.3
% xiahouzuoxin
% =========================================================================
% 对话框选择*.dat文件
[fname,pname]=uigetfile(...
{'*.dat';'*.*'},'Input *.dat File');
fid = fopen(fullfile(pname,fname));
fseek(fid, 21,-1);
% 去文件头, 21字节，如
% 按指定格式读取解析
switch (fm)
% 按4Byte格式读，如 0x
x = textscan(fid, '%2s %8s');
z(:,1) = hex2dec(x{2});
case 2 % 按2Byte格式读，如 0x
x = textscan(fid, '%2s %4s %4s');
z(:,1) = hex2dec(x{3});
z(:,2) = hex2dec(x{2});
case 1 % 按1Byte格式读，如 0x 80 00 00 00
x = textscan(fid, '%2s %2s %2s %2s %2s');
z(:,1) = hex2dec(x{5});
z(:,2) = hex2dec(x{4});
z(:,3) = hex2dec(x{3});
z(:,4) = hex2dec(x{2});
if ~isempty(z)
% 将数据处理代码放在这里
fclose(fid);
程序中默认DSP内存中数据的存储格式为整数类型，而对于浮点型DSP如TMS320C6713B，常常在内存中是float或double格式存储的，
这时，我们还需要一个转化为浮点数的操作，因此我写了一个转化为float类型的函数，
function y = integer2float(x, ishex)
% =========================================================================
% 有些数据y原本是float类型，在内存中是按float格式存储
% 而现在按整数将其从内存中读出变成了x
% 这个函数就是用于将按整数格式读出的x转变成y
% ishex~=0表示输入为十六进制格式
% 注：要完成该函数，你必须了解IEEE浮点数的格式
% xiahouzuoxin
% =========================================================================
if nargin == 2
if (ishex)
x = hex2dec(x);
[h w] = size(x);
y = zeros(h,w);
for i = 1:h
for j = 1:w
sign = bitget(x(i,j),32);
exponent = bitget(x(i,j),24:31) * 2.^(0:7).';
fraction = bitget(x(i,j),1:23) * 2.^(-23:-1).';
y(i,j) = (-1)^sign * (1+fraction) * 2^(exponent-127);
根据不同的输入情况（可以为十六进制的字符串表示或十进制数，但必须≤8Bytes），使用方法举个例子：
&& y=integer2float(x,1);
&& y = integer2float(x)
后来发现，Matlab已经早有对应的方法了，
y = typecast(uint32(z),'single');
可以直接把z转化为解析为单精度浮点数，具体使用请参见
&& help typecast
参考知识库
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