%FDA算法
clearclc
%?load?CSTR_Train50x10
%?load?CSTR_Train1
f0=xlsread（‘f0.xlsx‘）;f1=xlsread（‘f1.xlsx‘）;f2=xlsread（‘f2.xlsx‘）;

mvf0=mean（f0）;
sdf0=std（f0）;
f=‘f0f1f2‘;
p=（1/2）*size（f2）;
m=size（f02）;???????????????????????????%變量維數(shù)

%---------數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化-----------
n=zeros（1m）;
for?i=1:p
????eval（[‘a(chǎn)=‘f（2*i-1:2*i）‘;‘]）;??????%方括號表示字符串的合并
????n（i）=size（a1）;?????????????????????%求第i類樣本數(shù)
????fs=zeros（n（i）m）;
????for?j=1:n（i）
????????fs（j:）=（a（j:）-mvf0）./sdf0;????%按正常數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進行標(biāo)準(zhǔn)化
????end
???eval（[f（2*i-1:2*i）‘=fs;‘]）;?????????%f0~f6均為標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣
end

%------------求內(nèi)部離散度和類內(nèi)離散度---------------
mvf=zeros（pm）;
Sw=zeros（mm）;??????????????????????????%類內(nèi)離散度
for?i=1:p
????eval（[‘a(chǎn)=‘f（2*i-1:2*i）‘;‘]）;
????mvf（i:）=mean（a）;???????????????????%類i的均值向量
????Sj=zeros（mm）;