错误使用 bsxfun 两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。 出错 mapminmax.apply (第 6 行) y = bsxfun(@minus,x,settings.xoffset); 出错 nnet7.process_fcn (第 28 行) out1 = info.apply(in2,out2); 出错 mapminmax (第 46 行) y = nnet7.process_fcn(mfilename,x,varargin{:}); 出错 RF_Result (第 35 行) input = mapminmax('apply',data',inputps); % 采用训练样本的结构体进行归一化

时间: 2024-04-17 15:28:26 浏览: 591
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bsxfun:bsxfun 是同名 MATLAB 内在函数的函数替代品-matlab开发

这是一个与 MATLAB 相关的错误信息。根据错误信息,问题出现在 `bsxfun` 函数的调用上,其中两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。该错误进一步传播到 `mapminmax.apply` 函数的调用,导致 `nnet7.process_fcn` 函数出错,最终在 `mapminmax` 和 `RF_Result` 的代码中引发问题。 要解决这个问题,你需要确保在使用 `bsxfun` 函数时,两个输入数组的维度相匹配。你可以检查输入数组的大小和形状,确保它们满足你的期望。如果维度不匹配,你可以使用一些操作(例如转置、重塑或扩展维度)来调整它们,以使其匹配。 另外,你还可以仔细检查 `mapminmax` 函数的实现,并确保输入参数的正确性。如果问题仍然存在,你可以尝试查看相关的文档或寻求 MATLAB 的支持来获取进一步帮助。
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% 参数设置 grid_size = 50; % 500m * 10m land = 500; tree_area = 10; safety_radius = 2.5; heights = [5, 10, 15, 20, 25]; canopy_radius = [2.8, 5.5, 8.5, 11.9, 14.5]; % 已知的树木位置和高度 known_trees = [1, 1, 5; 2, 3, 10; 3, 5, 15]; % 每行表示一个已知树木的位置和高度 % 定义最大树木数目 maximum_trees = grid_size^2; % 网格中最多能种植的树木数目 % 添加已知的树木 x = zeros(grid_size); h = ones(grid_size) * 5; % 假设所有树的初始高度为5米 for i = 1:size(known_trees, 1) x(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = 1; h(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = known_trees(i, 3); end % 定义树冠面积 canopy_diameter = interp1(heights, canopy_radius, h); canopy_area = pi * (canopy_diameter / 2).^2; % 定义目标函数 f = -sum(canopy_area(:)); % 约束条件1:每个网格上种植的树木数目不超过1棵 Aeq = kron(speye(grid_size), ones(1, grid_size)); beq = ones(grid_size, 1); % 约束条件2:树冠不能超出土地边界 tree_indices = find(x); [row, col] = ind2sub([grid_size, grid_size], tree_indices); theta = linspace(0, 2*pi, 100); x_prime = bsxfun(@plus, row', (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* cos(theta)); y_prime = bsxfun(@plus, col', (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* sin(theta)); out_of_bound_indices = find(x_prime < 1 | x_prime > grid_size | y_prime < 1 | y_prime > grid_size); out_of_bound_rows = zeros(length(out_of_bound_indices), grid_size^2); out_of_bound_rows(sub2ind([length(out_of_bound_indices), grid_size^2], repmat((1:length(out_of_bound_indices))', 1, numel(tree_indices)), repmat(tree_indices(out_of_bound_indices), 1, 100))) = 1; A = sparse([out_of_bound_rows; Aeq]); b = [zeros(length(out_of_bound_indices), 1); beq]; % 约束条件3:树木之间需要保持安全距离 dist_matrix = pdist2([row, col], [row, col]); overlap_indices = find(triu(dist_matrix < 2 * safety_radius & dist_matrix > 0)); overlap_rows = zeros(length(overlap_indices), grid_size^2); overlap_rows(sub2ind([length( 错误使用 bsxfun 两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

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