不使用AudioVideo，将一首双声道flac歌曲转化为同心错觉方形图，利用matlab实现，同时在过程中避免矩阵运算维度出现错误

要将双声道FLAC音频文件转换为同心错觉（通常用于可视化声音频率分布）的方形图，我们可以使用MATLAB的`audioread`函数读取音频数据，然后处理每个声道的频谱。由于你要避免矩阵运算维度错误，我们需要确保正确的数组形状和大小。以下是一个基本步骤：

1. 首先，使用`audioread`读取FLAC文件并获取音频数据：

[~, Fs, audio] = audioread('your_flac_file.flac');

这里`Fs`是采样率，`audio`是包含两个通道的数据矩阵，因为是双声道。

2. 分离左、右声道：

left_channel = audio(:, 1);
right_channel = audio(:, 2);

3. 对每个声道计算快速傅立叶变换（FFT）以得到频域信息：

% 使用fft函数对信号进行离散傅立叶变换
NFFT = 2^nextpow2(length(left_channel)); % 最大可能的功率-of-two长度
left_spec = abs(fft(left_channel, NFFT)) ./ NFFT; % 归一化
right_spec = abs(fft(right_channel, NFFT)) ./ NFFT;

4. 如果你想创建同心错觉图，你需要合并左右声道的信息。一种方法是取它们的最大值，这可以代表总的强度或能量：

spec_max = max([left_spec(:), right_spec(:)]);
spec_matrix = reshape(spec_max, [], NFFT/2+1); % 把结果展平成矩阵

5. 创建二维图形，通常是使用直方图（histogram）或者其他形式的可视化，比如等高线图（contourf）。这里我们用直方图：

figure;
imagesc(0:Fs/NFFT:Nsamp*Fs/NFFT-1, spec_matrix);
colorbar; % 显示颜色刻度
xlabel('Time (samples)');
ylabel('Frequency bins');
title('Concentric Illusion Square for the Song');

请注意，`Nsamp`是你需要计算的总样本数，这里假设`length(audio)`就是`Nsamp`。如果你有特定的显示要求，如不同颜色表示不同的声道，你可以根据需要调整上述代码。

6. 确保在整个过程中检查任何可能出现的维度问题，尤其是当合并数据时，确保它们的维度匹配并且正确地展平。