上述代码报错错误使用 filter 初始条件必须是长度为 max(length(a),length(b))-1 的向量,或者是包含大小为 max(length(a),length(b))-1 的第一维以及其余维度与 x 的维度匹配的数组。 出错 fun1 (第 20 行) y_zi = filter(K, 1, x, zi);请对其进行修改,并写出完整代码

时间: 2024-03-19 15:41:30 浏览: 42
根据报错信息,您需要将初始条件zi修改为长度为max(length(a),length(b))-1的向量。修改后的代码如下: clc; clear; % 定义差分方程的系数向量 a = [1, -0.9]; b = [1, -0.8]; % 定义激励序列 x = ones(31, 1); % 定义初始条件 zi = filtic(b, a, [0, 0]); % 求解差分方程的系统函数 [R, P, K] = residue(b, a); % 求解差分方程的零状态响应 h = filter(R, P, x); % 求解差分方程的零输入响应 y_zi = filter(K, 1, x, zi(1:length(zi)-1)); % 求解差分方程的完全响应 y = h + y_zi; % 绘制图像 subplot(3, 1, 1); stem(x); title('激励序列'); subplot(3, 1, 2); stem(y_zi); title('零输入响应'); subplot(3, 1, 3); stem(y); title('完全响应'); 其中,使用filtic函数求解初始条件zi,将其修改为长度为max(length(a), length(b))-1的向量,即: zi = filtic(b, a, [0, 0]); 然后在求解零输入响应时,将zi的长度调整为max(length(a), length(b))-1,即: y_zi = filter(K, 1, x, zi(1:length(zi)-1)); 这样就可以成功求解差分方程并绘制出相应的图像了。

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解释这段代码import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

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