对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 untitled (第 21 行) error_func = @(params) sqrt(sum(((ellipse_model(params, linspace(0, 2*pi, length(x_data))) - [x_data; y_data]).^2), 1)); 出错 fminsearch (第 201 行) fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:}); 相关文档

这个错误是由于拟合过程中的数组大小不兼容引起的。可能是由于数据点的数量或者参数的数量不匹配导致的。

请确保以下几点：

1. 确定 `x_data` 和 `y_data` 的大小相同，且都是行向量或列向量。
2. 确保 `fit_params` 的初始参数数量与椭圆曲线模型函数 `ellipse_model` 中的参数数量一致。
3. 检查你的椭圆曲线模型函数 `ellipse_model` 是否正确定义，确保它返回与数据点相同大小的输出。

你可以尝试打印一些变量的大小，例如 `size(x_data)`、`size(y_data)`、`size(fit_params)`，以帮助你找出问题所在。

如果问题仍然存在，请提供更多代码和数据的细节，以便我更好地帮助你解决问题。

相关问题

对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 Untitled1 (第 25 行) P_rec = P' * H' .* AF;

这个错误一般是因为数组的维度不匹配导致的。在这里，P'、H'和AF的维度可能不兼容，导致无法进行 .*（点乘）运算。你可以使用 size() 函数检查一下这三个数组的维度，看看它们是否匹配。如果维度不匹配，你需要对其中一个或多个数组进行调整，以使它们的维度相同。你可以使用 reshape() 函数或者其他数组操作函数来实现这个目标。

对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 untitled11 (第 78 行) error(i) = sum(c~=a); % 统计误码数

这个错误通常是由于向量长度不匹配引起的。在这种情况下，您需要确保在进行向量运算时，所有的向量长度必须相同。

在您的代码中，`a` 和 `c` 的长度应该都是 `i`，但是在某些情况下，它们可能会因为计算错误而变得不同。您可以在计算 `error` 和 `BER` 之前添加以下代码，以确保向量长度相同：

a = a(1:length(c));

这将截取 `a` 的长度，使其与 `c` 的长度相同。这样，您就可以在不出现数组大小不兼容的情况下计算误码率了。

修改后的代码如下：

SNR = 0:0.1:10; % 信噪比范围
error = zeros(1,length(SNR)); % 误码率数组
for i = 1:length(SNR)
    fsk_noisy = awgn(e_fsk, SNR(i), 'measured');  % 加入噪声
    subplot(414); plot(t, fsk_noisy);  % 绘制加入噪声后的时域波形
    title('受干扰时域波形');
    %解调
    demod1=fsk_noisy.*s1;
    demod2=fsk_noisy.*s2;
    [b,a]=butter(6,2*fm/j,'low');
    df1=filter(b,a,demod1);%低通滤波
    df2=filter(b,a,demod2);%低通滤波
    z1=df1(j/i/2:j/i:j);
    z2=df2(j/i/2:j/i:j);

    %判决
    for k=1:i
        if z1(k)>z2(k)
            c(k)=1;
        else
            c(k)=0;
        end
    end

    %比较
    a = a(1:length(c)); % 确保向量长度相同
    error(i) = sum(c~=a); % 统计误码数
    BER(i) = error(i)/i; % 计算误码率
end

%绘制误码率曲线
figure(3);
semilogy(SNR, BER);
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');
title('2FSK误码率曲线');

希望这可以解决您的问题！