exp(1j*2*pi*f1.*t).*exp(-1j*pi*fs.*t.^2)矩阵维度必须一致

这个表达式中，exp(1j*2*pi*f1.*t) 和 exp(-1j*pi*fs.*t.^2) 的维度必须相同，否则无法进行矩阵乘法。假设 t 是一个长度为 N 的向量，则 exp(1j*2*pi*f1.*t) 和 exp(-1j*pi*fs.*t.^2) 都是 N 行 1 列的列向量。因此，两个矩阵的维度必须相同，即都是 N 行 1 列的列向量，才能进行矩阵乘法。

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exp(1j*2*pi*f1.*t).*exp(-1j*pi*fs.*t.^2)矩阵维度必须一致怎么改

如果exp(1j*2*pi*f1.*t)和exp(-1j*pi*fs.*t.^2)的维度不一致，可以使用元素级别的点乘（.*）操作，将它们扩展到相同的维度，例如：

t = linspace(0, 1, 1000);
f1 = 10;
fs = 100;
a = exp(1j*2*pi*f1.*t);
b = exp(-1j*pi*fs.*t.^2);
c = a .* b; % 对a和b进行元素级别的点乘，得到相同维度的矩阵c

这样做会将a和b的维度都扩展为1000x1的列向量，然后进行点乘操作，得到相同维度的矩阵c。

p1 = exp(1j*2*pi*f1.*t).*exp(-1j*pi*fs.*t.^2);矩阵维度必须一致怎么改

如果矩阵 `f1` 和 `t` 的维度不一致，可以使用广播机制（broadcasting）来实现。具体方法如下：

import numpy as np

# 假设 f1 的维度为 (M,)，t 的维度为 (N,)
f1 = np.array([1, 2, 3])
t = np.array([0, 1, 2, 3])

# 将 f1 扩展成 (M, N) 的矩阵，每一行都是原始的 f1
f1_mat = np.tile(f1, (len(t), 1)).T

# 将 t 扩展成 (M, N) 的矩阵，每一列都是原始的 t
t_mat = np.tile(t, (len(f1), 1))

# 计算 p1
fs = 100
p1 = np.exp(1j*2*np.pi*f1_mat*t_mat) * np.exp(-1j*np.pi*fs*t_mat**2)

这样，`p1` 就是一个 `(M, N)` 的矩阵，其中第 `i` 行和第 `j` 列的元素为 `exp(1j*2*pi*f1[i]*t[j])*exp(-1j*pi*fs*t[j]**2)`。