无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×882，右侧的大小为 1×1763。 出错 lesson4 (第 14 行) acf(i,:) = xcorr(x1(i,:));

这个错误提示表明左侧的矩阵 `acf(i,:)` 的大小为 1 行 882 列，而右侧的矩阵 `xcorr(x1(i,:))` 的大小为 1 行 1763 列，两者的列数不一致，因此无法进行赋值操作。你需要检查一下代码，看看是不是在计算 `xcorr(x1(i,:))` 的时候出了问题，可能是输入的参数有误或者计算方法有误。你需要保证 `xcorr(x1(i,:))` 的大小和 `acf(i,:)` 的大小一致，才能进行赋值操作。

相关问题

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调：%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且检查你在函数调用yin()时传递的参数是否正确。如果参数正确，那么请检查yin()函数的代码第26行，尝试修改为：

r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i)');

这里增加了一个转置操作，以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。

matlab acf(1)

在MATLAB中，`acf(1)`是用于计算一维自相关函数（ACF）的函数。ACF是衡量数据序列自身延迟版本之间的相关性的统计工具。

`acf(1)`函数的使用语法是：

[r, lags] = acf(data, lag)

其中，`data`表示输入的数据序列，`lag`表示要计算的滞后数。滞后数是指计算自相关函数时，将数据序列向后移动的步数。

该函数返回两个变量：`r`和`lags`。`r`是计算得到的自相关函数值，`lags`是相应的滞后数。

假设我们有一个长度为N的数据序列`data`，我们可以使用`acf(1)`函数计算其滞后为1的自相关函数值。下面是一个示例：

data = rand(1, N);  % 生成一个长度为N的随机数据序列
lag = 1;  % 设置滞后数为1
[r, lags] = acf(data, lag);  % 计算自相关函数

plot(lags, r);  % 绘制自相关函数
xlabel('Lags');  % x轴标签
ylabel('ACF');  % y轴标签
title('ACF with lag 1');  % 图标题

上述代码将计算数据序列`data`的滞后为1的自相关函数，并以滞后数为x轴，自相关函数值为y轴绘制出来。

自相关函数的值范围在-1到1之间，当自相关函数值接近1时，表示序列具有较强的正相关性；当自相关函数值接近-1时，表示序列具有较强的负相关性；当自相关函数值接近0时，表示序列之间没有明显的线性相关性。