这段 MATLAB 代码的功能是将 EnergyPlus 天气数据 从 CSV 文件转换为 MAT 文件，并对数据进行插值，生成高分辨率（5 分钟间隔）的天气数据。以下是代码的详细解释：

输入参数：

1. csvFile：EnergyPlus 天气数据的 CSV 文件路径。

2. matFile：生成的 MAT 文件路径。

输出：

• 生成的 MAT 文件包含两个变量：

  1. weather：1 小时间隔的天气数据。

  2. hiresWeather：5 分钟间隔的高分辨率天气数据。

数据格式：

1. weather 矩阵（1 小时间隔）：

   • weather(:,1)：时间戳（datenum 格式）。

   • weather(:,2)：室外辐射强度（W/m²）。

   • weather(:,3)：室外温度（℃）。

   • weather(:,4)：室外水蒸气密度（kg/m³）。

   • weather(:,5)：室外 CO₂ 密度（kg/m³）。

   • weather(:,6)：风速（m/s）。

   • weather(:,7)：天空温度（℃）。

   • weather(:,8)：外部土壤层温度（℃）。

   • weather(:,9)：每日辐射总量（MJ/m²/day）。

   • weather(:,10)：海拔高度（m）。

2. hiresWeather 矩阵（5 分钟间隔）：

   • 与 weather 矩阵的列相同，但时间间隔为 5 分钟。

代码逻辑：

1. 加载 CSV 文件：

   • 使用 xlsread 读取 CSV 文件，提取辐射、温度、湿度、天空辐射、风速和海拔等数据。

2. 计算时间戳：

   • 根据 CSV 文件中的时间信息生成时间戳（datenum 格式）。

3. 计算其他变量：

   • 使用 rh2vaporDens 计算水蒸气密度。

   • 使用 co2ppm2dens 计算 CO₂ 密度。

   • 使用 Stefan-Boltzmann 定律计算天空温度。

4. 拟合土壤温度：

   • 使用正弦函数拟合土壤温度的年变化。

   • 根据拟合结果计算每个时间点的土壤温度。

5. 生成 1 小时间隔的 weather 矩阵：

   • 将提取和计算的数据组合成 weather 矩阵。

   • 添加每日辐射总量和海拔高度。

6. 插值生成 5 分钟间隔的 hiresWeather 矩阵：

   • 使用 pchip 插值方法将 1 小时间隔的数据插值为 5 分钟间隔。

   • 添加每日辐射总量和海拔高度。

7. 保存 MAT 文件：

   • 将 weather 和 hiresWeather 保存到指定的 MAT 文件中。

代码功能总结：

• 将 EnergyPlus 天气数据从 CSV 文件转换为 MAT 文件。

• 生成 1 小时间隔和 5 分钟间隔的天气数据。

• 支持辐射、温度、湿度、CO₂ 浓度、风速、天空温度、土壤温度等变量的计算和插值。

• 输出结果为 MAT 文件，便于在 MATLAB 中加载和使用。

示例：

假设需要将 CHN_Beijing.Beijing.545110_CSWD.csv 转换为 beiCSWD.mat，可以调用：

csvFile = 'CHN_Beijing.Beijing.545110_CSWD.csv';
matFile = 'beiCSWD.mat';
energyPlusCsv2Mat(csvFile, matFile);

生成的 beiCSWD.mat 文件包含 weather 和 hiresWeather 两个变量，分别存储 1 小时间隔和 5 分钟间隔的天气数据。