%Read contents of a file as text, specified as a character vector or string scalar
str = fileread ('codg1520.14i');
% Data section
matchStr = regexp( str, '(?<=START OF TEC MAP).+?(?=END OF TEC MAP)', 'match' );
% extract numbers of each line C = regexp(matchStr, '\d*\.?\d*', 'match');
How to extract data 2nd row the last five longitude values?
For example:
2014 6 1 0 0 0 EPOCH OF CURRENT MAP
45.0-180.0 180.0 5.0 450.0 LAT/LON1/LON2/DLON/H
278 289 295 297 293 286 275 260 244 229 217 208 201 195 188 180
174 170 169 170 170 171 170 170 171 172 172 170 164 154 143 131
122 116 114 117 121 125 126 124 122 123 127 134 141 148 154 161
171 187 206 226 244 255 258 254 246 236 228 221 214 208 202 198
198 201 208 216 225 236 249 264 278
Kshitij Singh answered . 2024-05-18 03:25:56
str = fileread('codg1520.14i');
% Functions to convert text to numeric:
fun = @(s)sscanf(s,'%f',[1,Inf]);
baz = @(c)cell2mat(cellfun(fun,c(:),'uni',0));
% Identify TEC MAPs:
fmt = '(\d+)\s+START OF TEC MAP(.+?)\s+(\d+)\s+END OF TEC MAP';
tmp = regexp(str,fmt,'tokens');
tmp = vertcat(tmp{:});
num = str2double(tmp(:,[1,3])); % map number
assert(all(~diff(num,1,2)),'map numbers do not match up')
% Identify EPOCHs:
fmt = '^(\s+\d+){6}\s+EPOCH OF CURRENT MAP';
epo = regexp(tmp(:,2),fmt,'tokens','once');
epo = cell2mat(cellfun(fun,vertcat(epo{:}),'uni',0));
tmp = regexprep(tmp(:,2),fmt,'');
% Identify position and data:
fmt = '(\s*[-+]?\d+\.\d+)+\s+(\S+)';
[pos,tmp] = regexp(tmp,fmt,'match','split');
pos = cellfun(baz,pos,'uni',0);
tmp = cellfun(baz,tmp,'uni',0);
Giving you the data from each "TEC MAP", for example the second :
>> epo(2,:) % eopch
ans =
2014 6 1 2 0 0
>> pos{2} % position
ans =
87.5 -180 180 5 450
85 -180 180 5 450
82.5 -180 180 5 450
80 -180 180 5 450
77.5 -180 180 5 450
75 -180 180 5 450
72.5 -180 180 5 450
70 -180 180 5 450
67.5 -180 180 5 450
65 -180 180 5 450
62.5 -180 180 5 450
60 -180 180 5 450
57.5 -180 180 5 450
55 -180 180 5 450
52.5 -180 180 5 450
50 -180 180 5 450
47.5 -180 180 5 450
45 -180 180 5 450
42.5 -180 180 5 450
40 -180 180 5 450
37.5 -180 180 5 450
35 -180 180 5 450
32.5 -180 180 5 450
30 -180 180 5 450
27.5 -180 180 5 450
25 -180 180 5 450
22.5 -180 180 5 450
20 -180 180 5 450
17.5 -180 180 5 450
15 -180 180 5 450
12.5 -180 180 5 450
10 -180 180 5 450
7.5 -180 180 5 450
5 -180 180 5 450
2.5 -180 180 5 450
0 -180 180 5 450
-2.5 -180 180 5 450
-5 -180 180 5 450
-7.5 -180 180 5 450
-10 -180 180 5 450
-12.5 -180 180 5 450
-15 -180 180 5 450
-17.5 -180 180 5 450
-20 -180 180 5 450
-22.5 -180 180 5 450
-25 -180 180 5 450
-27.5 -180 180 5 450
-30 -180 180 5 450
-32.5 -180 180 5 450
-35 -180 180 5 450
-37.5 -180 180 5 450
-40 -180 180 5 450
-42.5 -180 180 5 450
-45 -180 180 5 450
-47.5 -180 180 5 450
-50 -180 180 5 450
-52.5 -180 180 5 450
-55 -180 180 5 450
-57.5 -180 180 5 450
-60 -180 180 5 450
-62.5 -180 180 5 450
-65 -180 180 5 450
-67.5 -180 180 5 450
-70 -180 180 5 450
-72.5 -180 180 5 450
-75 -180 180 5 450
-77.5 -180 180 5 450
-80 -180 180 5 450
-82.5 -180 180 5 450
-85 -180 180 5 450
-87.5 -180 180 5 450
>> tmp{2} % data
ans =
164 164 165 165 165 166 166 166 167 167 168 168 168 168 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 168 168 168 167 167 167 166 166 166 165 165 165 164 164 164 164 164 163 163 164 164 164 164
161 162 162 163 164 166 167 168 169 170 171 172 172 173 173 173 173 173 173 173 172 172 171 171 170 170 169 169 169 169 169 169 169 169 170 170 171 171 172 172 173 174 174 175 175 175 175 175 175 175 175 174 173 173 172 170 169 168 167 166 164 163 162 161 161 160 160 159 159 159 160 160 161
157 159 160 162 164 165 167 169 171 173 174 176 177 178 178 179 179 178 178 177 176 174 173 172 171 170 169 169 169 169 169 170 170 171 173 174 175 176 178 179 180 181 182 183 184 185 185 185 186 185 185 184 183 181 179 177 175 172 170 167 165 163 161 159 157 156 155 155 155 155 156 156 157
155 157 159 161 163 165 168 170 172 175 177 179 180 182 182 183 183 182 181 180 178 176 174 172 170 169 168 168 168 168 170 171 173 175 178 180 182 184 185 187 189 190 192 193 194 196 197 197 198 198 197 196 194 192 189 186 182 178 174 171 167 163 160 157 155 154 153 152 152 152 153 154 155
156 157 159 161 163 166 168 171 173 176 178 180 182 183 184 185 185 184 183 181 179 176 173 170 168 166 165 165 166 168 171 174 177 181 184 187 190 192 194 196 198 199 201 202 204 205 207 208 209 210 209 208 206 203 200 195 190 185 179 174 169 164 160 157 155 153 152 152 152 152 153 154 156
159 160 162 163 165 167 169 171 173 175 177 179 181 183 184 185 185 185 183 181 178 175 171 168 165 163 162 162 164 168 172 177 182 187 191 195 198 200 201 202 204 205 206 208 210 212 214 216 218 219 219 218 216 213 208 203 197 190 183 177 171 166 161 158 156 155 155 155 155 156 157 158 159
165 166 166 167 168 169 170 171 173 175 176 178 179 181 182 183 184 184 183 181 178 174 169 165 161 159 158 159 162 166 172 178 185 191 195 199 201 203 204 204 204 205 206 208 210 213 216 219 222 224 225 225 223 219 214 208 201 193 186 178 172 167 163 161 159 159 159 160 161 163 164 164 165
172 171 171 171 171 171 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 182 180 177 173 168 163 158 155 153 154 158 163 170 177 184 190 194 197 199 199 199 198 198 199 200 202 205 209 213 217 221 224 226 226 225 222 217 210 202 194 186 179 173 168 165 163 163 164 166 168 169 171 171 172 172
177 176 175 174 173 172 172 173 173 173 174 174 174 175 176 177 179 180 181 180 178 173 168 161 155 151 149 150 153 159 166 173 179 184 187 189 189 188 186 185 185 186 188 192 196 201 206 210 215 219 222 223 223 220 216 209 201 193 185 178 172 168 166 166 167 169 172 174 176 178 178 178 177
181 179 177 175 174 173 173 173 173 173 173 173 172 172 173 174 176 179 180 181 179 174 168 161 154 149 146 146 149 153 159 164 169 172 173 173 171 170 168 167 168 170 174 179 184 190 195 201 206 211 215 217 218 217 213 207 199 191 183 177 172 169 168 168 170 173 177 180 182 183 183 183 181
183 181 179 177 175 173 173 172 173 173 173 172 171 170 170 171 173 177 180 181 180 176 169 161 153 147 144 143 145 148 152 154 156 156 155 153 150 148 146 147 149 153 159 165 172 179 185 190 196 201 206 210 212 212 209 204 197 189 181 175 171 169 168 170 172 176 179 183 185 186 186 185 183
186 184 182 180 177 175 174 173 173 173 172 171 170 168 168 168 171 174 178 180 180 176 170 162 154 147 144 142 143 144 145 145 143 139 136 132 129 127 126 128 132 138 146 154 162 169 175 180 186 191 198 204 208 209 207 202 196 188 181 175 171 169 169 170 173 177 180 184 186 188 188 187 186
192 191 190 187 184 181 178 176 175 174 173 172 170 167 166 166 167 171 175 178 178 175 169 162 154 149 145 144 144 143 141 137 131 125 119 115 112 111 111 114 119 127 137 147 155 162 168 172 177 184 192 200 206 209 208 204 197 189 182 176 173 170 170 171 173 177 181 184 187 189 191 192 192
203 204 204 202 198 193 188 183 180 177 175 173 171 168 165 164 165 168 172 175 176 173 168 162 156 152 149 148 147 144 139 132 123 115 108 104 102 102 103 107 113 121 131 142 151 158 163 166 172 179 189 199 208 213 213 208 201 193 186 180 176 173 172 172 174 177 181 186 190 194 197 200 203
219 222 224 222 218 212 204 196 189 184 180 177 174 170 166 163 163 165 168 171 172 171 167 163 158 156 155 154 152 148 140 131 120 110 104 101 100 101 103 106 111 119 129 140 149 155 159 163 168 177 189 202 213 220 221 216 209 200 193 186 182 178 176 175 176 179 184 190 196 201 207 213 219
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