要将.mat文件转换成.xlsx格式的Excel文件，并保持文件名一致，你可以使用scipy.io.loadmat来读取.mat文件，然后使用pandas来写入Excel文件。以下是一个完整的Python脚本示例，展示了如何实现这一过程：

第一步：导入必要的库

首先，确保你已经安装了scipy和pandas。如果没有安装，可以通过运行pip install scipy pandas openpyxl来安装它们。

import os
from scipy.io import loadmat
import pandas as pd

第二步：定义函数来转换.mat文件

def convert_mat_to_excel(mat_directory):
    # 列出指定目录下的所有.mat文件
    mat_files = [f for f in os.listdir(mat_directory) if f.endswith('.mat')]
    
    for mat_file in mat_files:
        # 加载.mat文件
        file_path = os.path.join(mat_directory, mat_file)
        mat_data = loadmat(file_path)
        
        # 为每个变量创建一个Excel工作表
        with pd.ExcelWriter(file_path.replace('.mat', '.xlsx'), engine='openpyxl') as writer:
            for var_name, data in mat_data.items():
                if '__' not in var_name and 'readme' not in var_name:  # 过滤掉.mat文件中的元数据
                    # 将数据转换为DataFrame
                    df = pd.DataFrame(data)
                    # 写入Excel文件，每个变量一个sheet
                    df.to_excel(writer, sheet_name=var_name, index=False)

        print(f"Converted {mat_file} to Excel format.")

第三步：调用函数

# 定义你的目录路径
mat_directory = r".\程序代码1\data\condition_0"
convert_mat_to_excel(mat_directory)

注意事项

1. 路径安全性：确保路径中没有错误，尤其是对于Windows路径，有时候可能需要检查路径分隔符（使用r字符串可以避免一些常见问题）。
2. 数据结构：此脚本假设每个变量在.mat文件中都是二维或一维数组。如果数据结构更复杂（如结构体），则需要更复杂的处理逻辑。
3. 文件写入：使用openpyxl引擎来支持写入.xlsx格式。确保你已经安装了openpyxl库，如果没有，可以通过pip install openpyxl进行安装。

通过上述脚本，可以将指定目录下的所有.mat文件转换成相应的Excel文件，每个文件的变量作为单独的工作表保存。