请教，matlab对于与多个参数名称匹配的问题。

% 清空工作区和命令行窗口

clear;

clc;

% 步骤一：图像数据准备

% 假设已经将可排放污水图片放在文件夹 'dischargeable' 中，不可排放污水图片放在文件夹 'non_dischargeable' 中

% 读取可排放污水图片并标注为1

dischargeableImages = imageDatastore('dischargeable', 'Label', '1');

% 检查可排放污水图片读取情况

if isempty(dischargeableImages.Files)

error('可排放污水图片读取失败，请检查文件夹路径及图像文件是否存在。');

end

% 读取不可排放污水图片并标注为0

nonDischargeableImages = imageDatastore('non_dischargeable', 'Label', '0');

% 检查不可排放污水图片读取情况

if isempty(nonDischargeableImages.Files)

error('不可排放污水图片读取失败，请检查文件夹路径及图像文件是否存在。');

end

% 合并两类图像数据

allImages = cat(1, dischargeableImages.Files, nonDischargeableImages.Files);

allLabels = cat(1, dischargeableImages.Labels, nonDischargeableImages.Labels);

% 创建图像数据存储对象并打乱顺序

imageData = imageDatastore(allImages, 'Label', allLabels);

imageData = shuffle(imageData);

% 步骤二：图像预处理及特征提取函数

function [features] = extractFeatures(image)

% 灰度化

grayImage = rgb2gray(image);

% 滤波去噪（这里使用中值滤波示例）

filteredImage = medfilt2(grayImage, [3 3]);

% 颜色特征 - 计算灰度直方图

[histCounts, ~] = histogram(filteredImage); % 获取直方图计数及bin信息

% 对直方图数据进行归一化处理，使其在0到1之间，以便更好地作为特征

histCounts = histCounts / sum(histCounts);

% 纹理特征 - 使用灰度共生矩阵（GLCM）提取纹理特征

glcm = graycomatrix(filteredImage, 'Offset', [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1]);

textureFeatures = graycoprops(glcm, {'contrast', 'correlation', 'energy', 'entropy'});

% 将各类特征组合成一个特征向量

features = [histCounts; textureFeatures.Contrast; textureFeatures.Correlation; textureFeatures.Energy; textureFeatures.Entropy];

end

% 步骤三：对所有图像数据进行特征提取

numImages = numel(imageData.Files);

% 先读取第一张图像确定特征向量长度

firstImage = readimage(imageData, 1);

numFeatures = length(extractFeatures(firstImage));

featuresMatrix = zeros(numImages, numFeatures);

for i = 1:numImages

image = readimage(imageData, i);

featuresMatrix(i, :) = extractFeatures(image);

end

% 步骤四：建立判别模型（这里使用支持向量机 - SVM）

% 设置SVM的一些参数，例如核函数类型为高斯核（'rbf'），可根据实际情况调整

svmModel = fitcsvm(featuresMatrix, imageData.Labels{:}, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1);

% 步骤五：对待判断污水图片进行分析判断是否可排放

% 假设待判断污水图片名为 'test_wastewater.jpg'

testImage = imread('test_wastewater.jpg');

if isempty(testImage)

error('待判断污水图片读取失败，请检查图片路径及文件是否存在。');

end

testFeatures = extractFeatures(testImage);

1. predictedLabel = predict(svmModel, testFeatures);

if predictedLabel == '1'

disp('污水可排放');

else

disp('污水不可排放');

end