LabVIEW读取MAT文件

提供了LabVIEW生成的TDMS文件批量转MAT文件的代码，包括convertData.m、simpleConvertTDMS.m、convertTDMS.m三个文件。这些代码能够读取同一文件夹下的所有tdms文件，并将它们转换为对应的mat文件。经过验证，这些代码可以稳定运行。此外，还附上了读取转换后mat文件数据的详细说明文档。

该程序可以将 TDMS 文件转换为 MAT 文件，以便使用 MATLAB 对数据进行批量处理。

Python 操作.mat文件的办法还挺多，但用scipy.io来读写是比较顺手的。它支持MATLAB的老版本和新版格式，直接存、直接读，连格式转换都不用操心，实用性蛮高的。 数据，比如numpy数组，直接打包成dict，用scio.savemat就能保存成.mat文件。加载的时候用scio.loadmat就能恢复成原样，整个流程就两三行代码，适合快速实验数据或者模型中间结果。 代码也清爽，像这样： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import scipy.io as scio data = np.array([1, 2, 3]) data

这个Matlab工具可将从Vector Canape导出的mdf文件转换为符合Matlab格式的mat文件，以便进行模拟。

在 MATLAB 中，使用 save 和 load 命令可以将数据从工作空间保存到文件，或者将文件中的数据加载到工作空间中。 save mydata.mat：将工作空间中所有变量存入文件。 save yourdata.mat a b c：将工作空间中的变量 a、b、c 存入文件。 load mydata.mat：将文件中的变量读入工作空间。 load mydata.mat a b c：将文件中的变量 a、b、c 读入工作空间。

在HDFS中读取文件，客户端首先会与NameNode建立连接，获取目标文件的所有数据块信息以及每个数据块所在的DataNode位置信息。 客户端会根据一定的策略（目前尚未考虑数据节点的相对位置）从每个数据块对应的DataNode集合中选择一个节点建立连接，并开始读取数据。数据以数据包的形式传输到客户端。当读取完一个数据块后，客户端会断开与当前DataNode的连接，并选择下一个数据块对应的DataNode，重复上述过程，直到读取完所有需要的数据。

修改了文件交换提交“edfread”，使其更快速，选项更少。可更快导入大文件，仅需提供文件名即可从所有记录中读取数据。

dat文件批量转换为mat文件，功能已集成函数。只需修改输入文件名XXX（代码中为filename='XXX';）即可。

利用 OLE 技术读取 Excel 文件， 或使用 Delphi 中的 Servers 选项。此外，第三方表格控件也支持直接读取 Excel 数据。