错误使用 plot 向量长度必须相同。 出错 tryagain (第 32 行) plot(f, Y_mag);——代码：% 计算信号频谱 N = length(y_noisy); % 信号长度 f = (0:N-1)*fs/N; % 频率轴 Y = fft(y_noisy); % 快速傅里叶变换 Y_mag = abs(Y); % 取振幅谱 Y_mag = Y_mag(1:N/2+1); % 取正频率部分 Y_mag(2:end-1) = 2*Y_mag(2:end-1); % 乘以2得到双边频谱 figure; plot(f, Y_mag); xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅'); title('含噪声语音信号频谱');

这个错误提示是因为 f 和 Y_mag 的长度不一致。根据你的代码，f 和 Y_mag 的长度应该是一致的，因为 f 和 Y_mag 都是由 y_noisy 计算得到的。但是，你可能需要检查一下 y_noisy 的长度是否正确。如果 y_noisy 的长度不正确，那么 f 和 Y_mag 的长度也会不正确。你可以在代码中添加一行代码，输出一下 y_noisy 的长度，检查一下是否正确，例如：

disp(length(y_noisy));

如果还有问题，请提供更多的代码和上下文信息。

相关问题

错误使用 plot 向量长度必须相同。 出错 demo (第 38 行) plot(times, y_tra);

出现这个错误的原因是`times`和`y_tra`的长度不一致，而`plot`函数要求输入的向量长度必须相同。

在这段代码中，我们生成了一个长度为101的时间向量`times`，但是`y_tra`数组的长度是102（因为我们在循环中将机器人的y坐标添加到了`y_tra`数组中）。

为了解决这个问题，我们可以对`y_tra`数组进行修剪，使其长度与`times`相同。具体来说，我们可以修改循环中的代码如下：

for ith = 1:100
    % 计算误差
    error = goal(2) - robot.y;
    % 计算积分误差
    integral_error = integral_error + error;
    % 计算微分误差
    derivative_error = error - y_tra(end-1);
    
    % 计算控制量
    steering = Kp * error + Ki * integral_error + Kd * derivative_error;
    
    robot.move(steering, 1);
    
    % 修改这个
    y_tra(end) = robot.y;
end

% 修改这个
y_tra = y_tra(1:end-1);

times=0:100;
plot(times, y_tra); 
hold on; 
plot(times, zeros(1, 101));

在上述代码中，我们在循环中将机器人的y坐标添加到了`y_tra`数组中，但是在循环结束后，我们将`y_tra`数组的最后一个元素舍弃，使其长度与`times`相同。

这样，我们就可以成功地绘制出机器人的y轨迹了。

错误使用 plot 向量长度必须相同。 出错 ADMM (第 61 行) plot(1:iter-1, f, '-o');

非常抱歉，我在代码中犯了一个错误。由于ADMM算法的迭代次数可能不一定与遗传算法的迭代次数相同，所以在绘制图像时两者的向量长度不一致导致了错误。

以下是修正后的代码：

clear all;
clc;

% 定义目标函数
psi = 60;
f0 = 3e9;
c = 3e8;
f_lb = 2.71e9; % 下界
f_ub = 3.39e9; % 上界

% 定义ADMM算法参数
max_iter = 1000;    % 最大迭代次数
rho = 1;            % ADMM参数rho
tolerance = 1e-6;   % 收敛容忍度

% 初始化变量
f = zeros(5, 1);    % f(k)的初始值
lambda = zeros(5, 1);
u = zeros(5, 1);

% 迭代优化
iter = 1;
iteration_error = Inf;
f_history = zeros(max_iter, 5); % 记录每次迭代的f(k)值
while (iter <= max_iter) && (iteration_error > tolerance)
    f_old = f;

    % 更新f(k)
    for k = 1:5
        f(k) = (4 * k * sind(psi) * pi^2 / c) * ((lambda(k) - u(k)) / rho + f0);
        f(k) = max(f_lb, min(f_ub, f(k))); % 约束f(k)在范围内
    end

    % 更新lambda
    for k = 1:5
        lambda(k) = lambda(k) + rho * (f(k) - u(k));
    end

    % 更新u
    u = u + f - lambda;

    % 计算迭代误差
    iteration_error = norm(f - f_old);
    
    % 记录每次迭代的f(k)值
    f_history(iter, :) = f';
    
    % 显示迭代信息
    disp(['Iteration: ', num2str(iter), ', Error: ', num2str(iteration_error)]);

    iter = iter + 1;
end

% 计算目标函数最小值
min_values = zaipinyouhua(f_history);

% 输出结果
disp('f(k) values:');
disp(f_history);
disp('Minimum values of the objective function:');
disp(min_values);

% 画出迭代图像
figure;
plot(1:iter-1, f_history(:, 1), '-o', 'DisplayName', 'k=1');
hold on;
plot(1:iter-1, f_history(:, 2), '-o', 'DisplayName', 'k=2');
plot(1:iter-1, f_history(:, 3), '-o', 'DisplayName', 'k=3');
plot(1:iter-1, f_history(:, 4), '-o', 'DisplayName', 'k=4');
plot(1:iter-1, f_history(:, 5), '-o', 'DisplayName', 'k=5');
xlabel('Iteration');
ylabel('f(k)');
title('Convergence of f(k)');
legend('Location', 'best');
grid on;

这段代码修正了绘制图像的错误，现在会正确地绘制出每个`k`值对应的`f(k)`随迭代次数的变化图像，并将每个`k`值的图像分别显示在图例中。同时，代码还计算并输出了每个`k`值对应的最小目标函数值。