错误使用 + 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled (line 25) X(i,:) = Xprev + dX'; 怎么解决

这个错误通常是由于矩阵维度不匹配导致的。在这里，可能是因为 `Xprev` 和 `dX` 的维度不匹配，导致无法将 `dX` 赋值给 `X(i,:)`。请确保 `Xprev` 和 `dX` 的列数相同。如果 `Xprev` 是一个 n 行 m 列的矩阵，那么 `dX` 应该是一个 m 行 1 列的列向量。你可以通过 `size()` 函数检查 `Xprev` 和 `dX` 的维度是否匹配，以及 `X(i,:)` 的列数是否正确。

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错误使用 + 矩阵维度必须一致。 出错 untitled2 (line 9) M3=0.5*M1+0.5*M2;

这个错误提示表明，在执行 M3=0.5*M1+0.5*M2 这行代码时，矩阵 M1 和 M2 的维度不一致，导致无法进行加法运算。

这种错误通常是由于图像的大小不一致导致的。在进行图像加权融合时，需要确保两幅图像的大小相同，否则就会出现维度不一致的错误。

可以使用 size 函数检查 M1 和 M2 的大小是否相同，如果不同，则需要将它们进行调整或裁剪，使它们的大小相同。例如可以使用 imresize 函数将较小的图像调整到和较大的图像大小相同。

错误使用 + 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled3 (line 30) received_signal = pcm_signal + noise;

这个错误通常是由于矩阵的维度不一致导致的。在这种情况下，您需要检查您的代码中所有涉及到矩阵操作的地方，确保它们的维度相同。

在您的代码中，您正在尝试将“pcm_signal”和“noise”相加。请确保这两个矩阵的维度相同。您可以使用numpy的shape函数检查它们的形状，例如：

import numpy as np

# 检查 pcm_signal 和 noise 的形状
print("pcm_signal shape:", np.shape(pcm_signal))
print("noise shape:", np.shape(noise))

# 执行矩阵加法
received_signal = pcm_signal + noise

如果这两个矩阵的形状不同，您需要使用NumPy的reshape函数或其他相关函数来改变它们的形状，以便它们可以正确地加起来。