Error using horzcat Dimensions of matrices being concatenated are not consistent. Error in Untitled (line 61) disp(['误码率为：', num2str(ber)]);

这个错误通常是由于水平拼接时矩阵的维度不一致导致的。在这个错误的情况下，可能是在计算误码率时，输入的 data 和 demodData 的维度不一致。

可能的解决方法是，检查 data 和 demodData 的维度是否正确，确保它们具有相同的维度。您可以使用 size 函数检查它们的维度，例如：

disp(size(data));      % 显示 data 的维度
disp(size(demodData)); % 显示 demodData 的维度

如果它们的维度不一致，您可以尝试调整生成数据的方式或调整解调数据的方式，以确保它们具有相同的维度。

如果您还有其他问题，请随时追问。

相关问题

翻译一下vertcat Vertical concatenation. [A;B] is the vertical concatenation of matrices A and B. A and B must have the same number of columns. Any number of matrices can be concatenated within one pair of brackets. Horizontal and vertical concatenation can be combined together as in [1 2;3 4]. [A B; C] is allowed if the number of rows of A equals the number of rows of B and the number of columns of A plus the number of columns of B equals the number of columns of C. The matrices in a concatenation expression can themselves by formed via a concatenation as in [A B;[C D]]. These rules generalize in a hopefully obvious way to allow fairly complicated constructions. N-D arrays are concatenated along the first dimension. The remaining dimensions must match. C = vertcat(A,B) is called for the syntax '[A; B]' when A or B is an object. Y = vertcat(X1,X2,X3,...) is called for the syntax '[X1; X2; X3; ...]' when any of X1, X2, X3, etc. is an object. See also horzcat, cat.

vertcat是指垂直拼接。[A;B]是将矩阵A和B垂直拼接在一起。A和B必须具有相同的列数。一对方括号内可以连接任意数量的矩阵。水平和垂直拼接可以组合在一起，如[1 2;3 4]。如果A的行数等于B的行数，并且A的列数加上B的列数等于C的列数，则允许[A B;C]。连接表达式中的矩阵本身可以通过连接形成，如[A B; [C D]]。这些规则以一种希望很明显的方式推广，以允许相当复杂的构造。N维数组沿第一维拼接。其余维度必须匹配。当A或B是对象时，调用C = vertcat(A,B)语法上的'[A;B]'。当X1、X2、X3等中的任何一个是对象时，调用Y = vertcat(X1,X2,X3,...)语法上的'[X1;X2;X3;...]'。另请参见horzcat、cat。

C:\Users\tomato\AppData\Local\Temp\ipykernel_7236\4077931244.py:1: UserWarning: The use of `x.T` on tensors of dimension other than 2 to reverse their shape is deprecated and it will throw an error in a future release. Consider `x.mT` to transpose batches of matrices or `x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1))` to reverse the dimensions of a tensor. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3575.) plt.imshow(image.T)

这是一个UserWarning警告，提示使用`x.T`翻转张量形状的方法在以后的PyTorch版本中将会报错，建议使用`x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1))`或`x.mT`方法。具体而言，这个警告是因为在代码中`image`张量的维度不是2，而是3或更高，导致使用`x.T`方法翻转张量形状会报错。可以考虑使用上述建议中的方法来避免这个警告。