索引超出矩阵维度。 出错 Untitled (line 29) data_hat = data_hat(1:length(data));

时间: 2024-02-29 08:55:53 浏览: 163
看起来你的代码在对一个矩阵进行操作时出现了索引超出维度的错误。具体来说,你试图访问一个超出该矩阵长度的索引位置。这可能是因为你正在尝试将一个长度不足的向量赋值给一个长度较长的向量,或者你正在使用一个错误的循环索引。查看你的代码并确保你对矩阵的访问和操作没有超出其维度。另外,如果这个错误已经发生,你可以通过检查索引变量的值来调试代码,以查明在哪里出现了问题。
相关问题

矩阵维度必须一致。 出错 Untitled10 (line 32) m_demod = m_hat*cos(2*pi*Fm*t+phi_hat); % 解调信号

这个错误可能是因为 `m_hat` 和 `phi_hat` 的维度不一致导致的。请确保两个向量的长度相等,即 `length(m_hat) == length(phi_hat)`。 如果 `m_hat` 和 `phi_hat` 的长度不相等,可以考虑在计算 `phi_hat` 的时候,只取 `Fm_index` 对应的值,如下所示: ```matlab phi_hat = angle(X(Fm_index)); % 信号相位 phi_hat = phi_hat - angle(exp(1i*phi_hat)); % 相位补偿 ``` 这样可以保证 `phi_hat` 的长度与 `m_hat` 相同,从而避免维度不一致的问题。

索引超出矩阵维度。 出错 is_adjacent (line 8) if str1(i) ~= str2(i) 出错 Untitled (line 20) if is_adjacent(label, j)

对不起,我在代码中犯了一个错误。在 `is_adjacent` 函数中,我假设了两个数字的字符串表示具有相同的长度。然而,这并不总是成立,导致索引超出矩阵维度的错误。 为了修复这个问题,我们可以在比较两个数字字符串之前,先将它们填充到相同的长度。请尝试以下修改后的代码: ```matlab % 创建图形对象 g = graph(); % 创建顶点 num_vertices = 720; vertices = cell(1, num_vertices); for i = 1:num_vertices vertices{i} = sprintf('%d', i); end % 添加顶点到图形对象 g = addnode(g, vertices); % 添加边到图形对象 for i = 1:num_vertices label = str2double(vertices{i}); for j = 1:6 if j ~= label % 判断两个顶点的标号是否仅存在相邻的两位互换 if is_adjacent(label, j) edge_label = [num2str(label), num2str(j)]; g = addedge(g, vertices{i}, edge_label); end end end end % 绘制图形 figure; plot(g, 'Layout', 'force'); title('Graph with 720 vertices'); % 判断两个数字是否存在相邻的两位互换 function result = is_adjacent(num1, num2) str1 = sprintf('%06d', num1); str2 = sprintf('%06d', num2); count = 0; for i = 1:length(str1) if str1(i) ~= str2(i) count = count + 1; end end result = (count == 2); end ``` 请再次尝试运行修改后的代码,它应该能够正确绘制图形。如果还有其他问题,请随时提问。
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function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 6000; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 % 超参数全部取了默认值,比较重要的,如类别的先验概率,如果不进行修改,则计算输入数据中类别的频率 % 查看nb_model即可确认所使用的超参数 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %训练模型 %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为:',(acc/test_num)*100) end function [output,position] = fun(data,label) position = cell(1,10); %创建cell存储每类中删除的列标 for i = 0:9 temp = []; pos = []; for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); if var_data==0 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; data(:,pos)=[]; end output = data; end function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); end end end end你能告诉我这个代码里关于画图的吗

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