u = conj(misochan_b')/abs(misochan_b);错误使用 / ， 矩阵维度不一致，该怎么改

时间: 2024-03-03 19:51:59 浏览: 49
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一种语言判断矩阵不一致性的修正方法 (2012年)

在 MATLAB 中，`/` 是矩阵左除运算符，要求左边的矩阵维度必须和右边矩阵维度一致，而且左边矩阵的列数必须等于右边矩阵的行数。在该行代码中，`misochan_b` 是一个矩阵，因此不能直接使用 `/` 运算符。您可以使用逆矩阵和乘法来实现左除。将该行代码改为以下代码即可： ``` u = conj(misochan_b') * inv(abs(misochan_b)^2); ``` 这里使用了逆矩阵 `inv(abs(misochan_b)^2)`，并使用矩阵乘法 `*` 将其与 `conj(misochan_b')` 相乘，得到左除的结果。
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u = conj(misochan_b)/abs(misochan_b); s = randi([0 1],Nsamp,1); Z = null(misochan_b, 'r'); v = randn(Nsamp, 1); v = v * sqrt(theta * p / 3) / std(v); W = Z.* v; z = randn(Nsamp, 1); x = u * s + W * z;用于矩阵乘法的维度不正确。该怎么改正确

- u：复数向量，misochan_b的共轭除以misochan_b的模 - s：二进制列向量 - Z：矩阵，misochan_b的零空间 - v：高斯白噪声列向量，标准差为sqrt(theta * p / 3) - W：矩阵，Z和v的点乘 - z：高斯白噪声列向量 - x：...

c = 3e8; fc = 60e9; lambda = c/fc; rng(6466); txcenter = [0;0;0]; rxcenter_b = [1500;500;0]; rxcenter_e = [1500;-500;0]; [~,txang] = rangeangle(rxcenter_b,txcenter); [~,txang] = rangeangle(rxcenter_e,txcenter); [~,rxang_b] = rangeangle(txcenter,rxcenter_b); [~,rxang_e] = rangeangle(txcenter,rxcenter_e); rxsopos_b = [0;0;0]; rxsopos_e = [0;0;0]; g = 1; Nsamp = 1e6; ebn0_param = -10:2:10; Nsnr = numel(ebn0_param); txarray = phased.ULA('NumElements',4,'ElementSpacing',lambda/2); txmipos = getElementPosition(txarray)/lambda; misochan_b = scatteringchanmtx(txmipos,rxsopos_b,txang,rxang_b,g); misochan_e = scatteringchanmtx(txmipos,rxsopos_e,txang,rxang_e,g); txarraystv = phased.SteeringVector('SensorArray',txarray,... 'PropagationSpeed',c); p = 2; theta = 0.8; wt= txarraystv(fc,txang)'; u = conj(misochan_b)/abs(misochan_b); s = randi([0 1],Nsamp,1); Z = null(misochan_b, 'r'); v = randn(Nsamp, 1); v = v * sqrt(theta * p / 3) / std(v); W = Z * v; z = randn(Nsamp, 1); x = u * s + W * z; ber_miso_b = helperMIMOBER(misochan_b,x,ebn0_param,wt,1)/Nsamp; ber_miso_e= helperMIMOBER(misochan_e,x,ebn0_param,wt,1)/Nsamp; sigma = 0.5; numerator_b = abs(misochan_b)^2 * (1-theta) * p; denominator_b = sigma^2; gamma_b = numerator_b/ denominator_b; numerator_e = abs(misochan_e * u)^2 * (1-theta) * p; denominator_e = norm(misochan_e * W)^2 * theta * p + sigma^2; gamma_e = numerator_e / denominator_e;以上代码为什么运行不出来

5. 第21行代码中的变量名 misochan_b 应该改为 misochan_b'，以便将矩阵转置为向量后进行绝对值和求平方操作。 6. 第29行代码中的变量名 theta 没有在代码中进行定义和赋值，应该根据具体情况进行修改。 7. 第33行...

c = 3e8; % propagation speed fc = 60e9; % carrier frequency lambda = c/fc; rng(6466); txcenter = [0;0;0]; rxcenter_b = [1500;500;0]; rxcenter_e = [1500;-500;0]; [~,txang] = rangeangle(rxcenter_b,txcenter); [~,txang] = rangeangle(rxcenter_e,txcenter); [~,rxang_b] = rangeangle(txcenter,rxcenter_b); [~,rxang_e] = rangeangle(txcenter,rxcenter_e); rxsopos_b = [0;0;0]; rxsopos_e = [0;0;0]; g = 1; % gain for the path Nsamp = 1e6; ebn0_param = -10:2:10; Nsnr = numel(ebn0_param); txarray = phased.ULA('NumElements',4,'ElementSpacing',lambda/2); txmipos = getElementPosition(txarray)/lambda; misochan_b = scatteringchanmtx(txmipos,rxsopos_b,txang,rxang_b,g); misochan_e = scatteringchanmtx(txmipos,rxsopos_e,txang,rxang_e,g); txarraystv = phased.SteeringVector('SensorArray',txarray,... 'PropagationSpeed',c); p = 2; theta = 0.8; wt= txarraystv(fc,txang)';% u = conj(misochan_b)/abs(misochan_b); s = randi([0 1],Nsamp,1); Z = null(misochan_b, 'r'); v = randn(Nsamp, 1); v = v * sqrt(theta * p / 3) / std(v); W = Z * v; z = randn(Nsamp, 1); x = u * s + W * z; ber_miso_b = helperMIMOBER(misochan_b,x,ebn0_param,wt,1)/Nsamp; ber_miso_e= helperMIMOBER(misochan_e,x,ebn0_param,wt,1)/Nsamp; sigma = 0.5; % 计算分子和分母的值 numerator_b = abs(misochan_b)^2 * (1-theta) * p; denominator_b = sigma^2; % 计算Bob的信噪比 gamma_b = numerator_b/ denominator_b; % 计算分子和分母的值 numerator_e = abs(misochan_e * u)^2 * (1-theta) * p; denominator_e = norm(misochan_e * W)^2 * theta * p + sigma^2; % 计算Eve的信噪比 gamma_e = numerator_e / denominator_e;以上代码为什么运行不出来结果

5. 第41行和第48行代码中的变量 misochan_b 和 misochan_e 分别是矩阵和向量，不能直接进行绝对值和求平方操作，应该先对其进行转置或者转化为向量，然后才能进行运算。 6. 第44行代码中的变量名 W 可能存在问题，...

u = conj(misochan_b') * inv(abs(misochan_b)^2);解释这行代码

4. conj(misochan_b') * inv(abs(misochan_b)^2) 将步骤 1 和步骤 3 的结果相乘，得到一个标量。 5. 将步骤 4 的结果赋值给变量 u，即 $u = \frac{\bar{h}}{|h|^2}$，其中 $\bar{h}$ 表示 $h$ 的共轭转置，$|h|$...

function [f, ch1_power, ch1_ch2power, ch2_power] = coh_fn(ch1, ch2, targetFreq, fs) % FFT fftlength = length(ch1); ch1_fft = fft(ch1) / fftlength * 2; ch1_fft = ch1_fft(1:fftlength/2); ch2_fft = fft(ch2) / fftlength * 2; ch2_fft = ch2_fft(1:fftlength/2); % 互功率谱叠加 ch1_ch1 = ch1_fft .* conj(ch1_fft); im_ch1_ch2 = imag(ch1_fft .* conj(ch2_fft)); re_ch2_ch1 = real(ch2_fft .* conj(ch1_fft)); ch2_ch2 = ch2_fft .* conj(ch2_fft); % 滑动平均 freq_step = fs / fftlength; fy = 0 : (fftlength/2 - 1); fy = fy .* freq_step; targetFreqIndex = find(fy == targetFreq); window_size = round(targetFreq / freq_step); % 窗口大小为目标频率对应的样本数的一半 DQA_Power = zeros(5, fftlength/2); for i = 1:(fftlength/2) start_index = max(1, i - window_size); end_index = min(fftlength/2, i + window_size); freq = fy(i); power_buf = ch1_ch1(start_index:end_index); DQA_Power(2, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); power_buf = im_ch1_ch2(start_index:end_index); DQA_Power(3, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); power_buf = re_ch2_ch1(start_index:end_index); DQA_Power(4, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); power_buf = ch2_ch2(start_index:end_index); DQA_Power(5, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); end f = fy; ch1_ch2power = sqrt(DQA_Power(4,:).^2 + DQA_Power(3,:).^2); ch1_power = sqrt(DQA_Power(2,:)); ch2_power = sqrt(DQA_Power(5,:)); end

这是一个名为 coh_fn 的函数，它计算两个信号之间的频谱相关性。函数的输入参数包括两个信号 ch1 和 ch2...请注意，函数中使用的变量和计算过程是根据您提供的代码片段推测的，如果有任何错误或遗漏，请及时纠正。

Z_conj = conj(Z); Z_conj_T = Z_conj.'; Z_conj_Z = Z_conj_T * Z;解释以上代码

其中，Z_conj表示Z的共轭矩阵，conj()函数是取矩阵Z的每个元素的共轭值，Z_conj_T表示Z_conj的转置矩阵，使用单引号实现。 Z_conj_Z表示Z_conj_T和Z的矩阵乘积，即Z的共轭转置矩阵和Z的矩阵乘积。...

clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end

这段代码是用来模拟无线通信系统中的 BER（误比特率）与 SNR（信噪比）之间的关系。其中，N是子载波数目，M是调制...代码最后使用 semilogy 函数将误码率与信噪比之间的关系画出来，以便对无线通信系统的性能进行分析。

IFFT_modulation = zeros(symbols_per_carrier + 1, IFFT_bin_length); IFFT_modulation(:,carriers) = complex_carrier_matrix; IFFT_modulation(:,conjugate_carriers) = conj(complex_carrier_matrix);

这段代码的作用是将复数载波矩阵映射到IFFT变换的频域矩阵中。具体来说，假设有symbols_per_carrier个子载波，那么IFFT_bin_length就是整个频域矩阵的长度，包括了零频率分量和负频率分量。carriers是一个长度为...

function [feature_vec] = gen_feature(emg_segment) n=length(emg_segment); % Compute IEMG Feature F_immg=sum(abs(emg_segment));%计算绝对值后求和 % Compute MAV Feature F_mean=sum(emg_segment)/n;%均值 F_MAV=abs(F_mean); % Compute Variance Feature x1 = bsxfun(@minus, emg_segment, F_mean); F_var = sum(abs(x1).^2) ./ (n-1);%方差 % Compute RMS Feature F_rms=sqrt(mean(emg_segment .* conj(emg_segment)));%均方根值 % Compute log RMS Feature F_logrms=log(F_rms); % Compute Kurtosis Feature x0 = emg_segment - repmat(nanmean(emg_segment), [n 1]); s2 = nanmean(x0.^2); m4 = nanmean(x0.^4); F_kurt = m4 ./ s2.^2;%峰度 % Compute Skewness Feature m3 = nanmean(x0.^3); F_skew = m3 ./ s2.^(1.5);%偏度 % Compute AR Feature %AR_coef = autoreg(emg_segment,ar_no,n); % Final Feature Vector % feature_vec = [F_immg F_logrms F_kurt F_skew F_rms F_var F_MAV]; end

要将这段代码转换为 MSP430G2553 的代码，你需要在 MSP430G2553 上安装 MATLAB Coder，并使用 MATLAB Coder 将代码转换为 C 代码，然后使用 C 代码编译器将其编译为 MSP430G2553 可以运行的二进制代码。 以下是 ...

Tx_data_estimate_ls=Rx_fre_data.*conj(channel_H_data_ls)./(abs(channel_H_data_ls).^2);

1. Rx_fre_data和conj(channel_H_data_ls)分别表示两个复数数组，其中Rx_fre_data是接收端收到的数据，channel_H_data_ls是信道估计值的共轭。 2. abs(channel_H_data_ls).^2表示对信道估计值的模值进行...

signalnumber=10000;%信号长度 uncertainsignal=rand(1,signalnumber); signal=sign(uncertainsignal-0.5);%映射星座图 h1=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau1,pdf1);%瑞利信道 h1 h1.StorePathGains=1;%瑞利信道各多径加权系数标志 filter(h1,signal);%瑞利信道作用于信号 h1PathGains=sqrt(1/M).*sum(h1.PathGains,2);%每一个信号点的平均加权系数 h1PathGains=h1PathGains';%转置 signal1=h1PathGains.*signal; h2=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau2,pdf2);%瑞利信道 h2 h2.StorePathGains=1; filter(h2,signal); h2PathGains=sqrt(1/N).*sum(h2.PathGains,2); h2PathGains=h2PathGains'; signal2=h2PathGains.*signal; mu=0;%噪声均值 for k = 1:length(Eb_N0_dB) SNR=10^(0.1*Eb_N0_dB(k)); N0=Eb/SNR; sigma=sqrt(N0/2);%求标准差 noise=mu+sigma*randn(1,signalnumber);%高斯白噪声 signal1_noise=signal1+noise; signal2_noise=signal2+noise; %最大比值合并 n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability3 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal3 = zeros(1, n); MRC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)+signal2_noise.*conj(h2PathGains); judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1; judge_signal2(real(MRC_signal)>0)=+1; errorbit_number2=length(find(judge_signal2-signal)); error_probability2(k)=errorbit_number2/length(signal); %选择式合并 SC if sum(abs(signal1_noise)) > sum(abs(signal2_noise)) choose_signal=real(signal1_noise./h1PathGains); else choose_signal=real(signal2_noise./h2PathGains); end judge_signal1(choose_signal<=0)=-1; judge_signal1(choose_signal>0)=+1; errorbit_number1=length(find(judge_signal1-signal)); error_probability1(k)=errorbit_number1/length(signal); %等增益合并 EGC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)./abs(h1PathGains)+signal2_noise.*con; j(h2PathGains)./abs(h2PathGains); judge_signal3(real(EGC_signal)<=0)=-1; judge_signal3(real(EGC_signal)>0)=+1; errorbit_number3=length(find(judge_signal3-signal)); error_probability3(k)=errorbit_number3/length(signal); end hold on semilogy(Eb_N0_dB,error_probability,'*');%经过 AWGN 信道的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability1,'o');%选择式合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability2,'s');%最大比值合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability3,'+');%等增益合并的误码率曲线 xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('BPSK 瀑布图'); legend('AWGN','SC','MRC','EGC'); hold off

j 的错误，应该是一个打错字，应该改为 conj(h2PathGains)。 2. 在选择式合并 SC 的部分，代码中的 abs(h1PathGains) 和 abs(h2PathGains) 应该改为 abs(h1PathGains) 和 abs(h2PathGains)，否则会报错...
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MATLAB-对矩阵进行赋值时的维度问题

今天看代码时，遇到了一个令我有点惊讶的一个赋值问题。 虽然是一个很小很小的问题，很多人可能都不会纠结一看就懂，但对于我来说还是攻克了一个难关涨了点姿势呀 下面附上我追根究底的简单代码： clc; a=[1 2 3 4 5,6,7,8 9 10 11 12]; %a(1,10:13)=2:5;  %没错  难道可以这样赋值？？惊讶  此时a_len = 13 %a(10:13)=2:5;     %也不错 与a(1,10:13)=2:5; 等价 %a(10:13)             %若不赋值，只是通过下标访问数组  则会出现错误：索引超出矩阵维度。 %%%%上边所示都是一维数组 b=[1
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资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

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