出错 tryit (line 44) D = A .* repmat(1 + 0.5*sin(2*pi*0.025*Xg), [1,1,4]) .* repmat(1 + 0.5*sin(2*pi*0.025*Yg), [1,1,4]);

时间: 2023-10-01 15:08:50 浏览: 51
这个错误可能是因为 `Xg` 或 `Yg` 的大小与 `A` 不匹配所导致的。请检查这些变量的大小是否正确。另外，您可能会注意到，在上面的代码中，我们使用了 `repmat` 函数来将 `1 + 0.5*sin(2*pi*0.025*Xg)` 和 `1 + 0.5*sin(2*pi*0.025*Yg)` 扩展为大小为 `[256, 256, 4]` 的数组。这里我们假设输入的正弦条纹图像大小为 `[256, 256]`。如果您的输入图像大小不同，您需要相应地调整 `repmat` 函数中的参数。
相关问题

[a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy); JSX = a1 .* gj - r0; %计算点x坐标 JSY = b1 .* gj; %计算点y坐标 [j, k] = meshgrid(1:nj, 1:nj); z = (j-1) .* dz .* (j~=nj) + (nj-1) .* dz .* (j==nj); a = (2.*k-3) .* dz .* 0.5 .* (k~=nj) + 0 .* (k==1) + (H-dz/2) .* (k==nj); b = (2.*k-1) .* dz .* 0.5 .* (k~=1) + dz/2 .* (k==1) + H .* (k==nj); for ii=1:zks %钻孔数 SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); rr=sqrt((SLX-JSX).^2+(SLY-JSY).^2); Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 end将for循环部分广播运算

可以使用矩阵运算来代替for循环，从而实现矩阵化计算。具体实现如下： ``` SLX = ZK(:, 1); % 取出所有钻孔的x坐标 SLY = ZK(:, 2); % 取出所有钻孔的y坐标 Xt = bsxfun(@minus, JSX, SLX'); % 计算点到钻孔的x距离 Yt = bsxfun(@minus, JSY, SLY'); % 计算点到钻孔的y距离 rr = sqrt(Xt.^2 + Yt.^2); % 计算点到钻孔的距离 JSX_rep = repmat(JSX, zks, 1); % 将点的x坐标复制zks遍 JSY_rep = repmat(JSY, zks, 1); % 将点的y坐标复制zks遍 SLX_rep = repmat(SLX, 1, jx*jy); % 将钻孔的x坐标复制jx*jy遍 SLY_rep = repmat(SLY, 1, jx*jy); % 将钻孔的y坐标复制jx*jy遍 z_rep = repmat(z(:)', jx*jy, 1); % 将z向量复制jx*jy遍 a_rep = repmat(a(:)', jx*jy, 1); % 将a向量复制jx*jy遍 b_rep = repmat(b(:)', jx*jy, 1); % 将b向量复制jx*jy遍 Xt_rep = repmat(Xt(:), 1, nj); % 将Xt矩阵复制nj遍 Yt_rep = repmat(Yt(:), 1, nj); % 将Yt矩阵复制nj遍 k_rep = repmat(k(:)', jx*jy*zks, 1); % 将k向量复制jx*jy*zks遍 JSX_rep = JSX_rep(:); % 将JSX_rep矩阵展开成列向量 JSY_rep = JSY_rep(:); % 将JSY_rep矩阵展开成列向量 SLX_rep = SLX_rep(:); % 将SLX_rep矩阵展开成列向量 SLY_rep = SLY_rep(:); % 将SLY_rep矩阵展开成列向量 z_rep = z_rep(:); % 将z_rep矩阵展开成列向量 a_rep = a_rep(:); % 将a_rep矩阵展开成列向量 b_rep = b_rep(:); % 将b_rep矩阵展开成列向量 Xt_rep = Xt_rep(:); % 将Xt_rep矩阵展开成列向量 Yt_rep = Yt_rep(:); % 将Yt_rep矩阵展开成列向量 k_rep = k_rep(:); % 将k_rep矩阵展开成列向量 rr_rep = repmat(rr(:), 1, nj); % 将rr矩阵复制nj遍 rr_rep = rr_rep(:); % 将rr_rep矩阵展开成列向量 % 计算系数矩阵 A = (z_rep.^2 ./ (z_rep.^2 + Xt_rep.^2 + Yt_rep.^2)) .* log(sqrt(z_rep.^2 + Xt_rep.^2 + Yt_rep.^2) + z_rep) ... - (z_rep - a_rep) .* (z_rep + a_rep) ./ ((z_rep + a_rep).^2 + Xt_rep.^2 + Yt_rep.^2) ... - (z_rep - b_rep) .* (z_rep + b_rep) ./ ((z_rep + b_rep).^2 + Xt_rep.^2 + Yt_rep.^2); % 计算位势值 phi = sum(A .* rr_rep ./ k_rep); % 将位势值矩阵恢复成原始大小 phi = reshape(phi, jx, jy); ``` 这里将点到所有钻孔的距离矩阵rr进行了广播运算，然后将多个矩阵复制成相应的大小，并展开成一维列向量，最后进行矩阵运算，计算出位势值矩阵phi。

modulated_signal = baseband .* carrier1 + (~baseband) .* carrier2;怎么修改使其矩阵纬度一致

要使 `baseband` 和 `carrier1`（或 `carrier2`）的维度一致，你可以使用 `repmat` 函数来复制其中一个信号，使其与另一个信号的维度相匹配。下面是修改后的代码示例： ```matlab % 调制参数 fs = 10e6; % 采样率 fc1 = 2.4e9; % 第一个载波频率 fc2 = 2.45e9; % 第二个载波频率 T = 1/fs; % 采样间隔 % 生成基带信号 data = [0 1 0 1 1 0]; % 待传输的二进制数据 bit_duration = 1e-6; % 码元持续时间 t = 0:T:bit_duration - T; baseband = kron(data, ones(1, length(t))); % 生成载波信号 carrier1 = cos(2*pi*fc1*t); carrier2 = cos(2*pi*fc2*t); % 确保维度一致 baseband_repeated = repmat(baseband, size(carrier1)); % 进行调制 modulated_signal = baseband_repeated .* carrier1 + (~baseband_repeated) .* carrier2; ``` 在这个示例中，使用 `repmat` 函数将 `baseband` 信号复制到与 `carrier1`（或 `carrier2`）具有相同维度的矩阵 `baseband_repeated` 中。然后，使用复制后的 `baseband_repeated` 与 `carrier1`（或 `carrier2`）进行元素级别的乘法操作，得到调制后的信号 `modulated_signal`。 这样就保证了 `baseband` 和 `carrier1`（或 `carrier2`）的维度一致，从而能够正确进行矩阵运算。
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这一段代码中的循环嵌套比较复杂，但也可以通过向量化的方式进行改写。具体实现如下： 复制 [a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy); JSX = a1*gj-r0; JSY = b1*gj; SLX = ZK(:,1); SLY = ZK(:,2); SLX = repmat(SLX, 1, jx*jy); SLY = repmat(SLY, 1, jx*jy); r = sqrt((SLX-JSX(:)').^2 + (SLY-JSY(:)').^2); rr = reshape(r, [], 1); Xt = repmat(JSX(:)'-SLX, nj*LL, 1); z = (0:nj)*dz; z = repmat(z', 1, jx*jy); z = reshape(z, [], 1); a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5; b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5; a = repmat(a', 1, jx*jy); b = repmat(b', 1, jx*jy); a = reshape(a, [], 1); b = reshape(b, [], 1); Tj = zeros(LL, jx*jy); for ii = 1:zks for j = 1:nj if (j == 1) zj = 1; elseif (j == nj) zj = H-1; else zj = (j-1)*dz; end zj = repmat(zj, 1, jx*jy); Z1 = rr.^2 + (z-zj).^2; Z2 = rr.^2 + (z+zj).^2; aa = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(-v * sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ab = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(v*sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ac = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(-v * sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); ad = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(v*sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); Tj(:, :) = Tj(:, :) + (aa + ab - ac - ad); end end Tj = reshape(Tj, LL, jx, jy);向量化这段代码

a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5; b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5; a = repmat(a', 1, jx*jy); b = repmat(b', 1, jx*jy); a = reshape(a, [], 1); b = reshape(b, [], 1); ZJ = repmat((1:nj)', 1, jx*jy); ZJ(ZJ == 1) = 0; ZJ...

function dist=KLDiv(P,Q) % dist = KLDiv(P,Q) Kullback-Leibler divergence of two discrete probability % distributions % P and Q are automatically normalised to have the sum of one on rows % have the length of one at each % P = n x nbins % Q = 1 x nbins or n x nbins(one to one) % dist = n x 1 if size(P,2)~=size(Q,2) error('the number of columns in P and Q should be the same'); end if sum(~isfinite(P(:))) + sum(~isfinite(Q(:))) error('the inputs contain non-finite values!') end % normalizing the P and Q if size(Q,1)==1 Q = Q ./sum(Q); P = P ./repmat(sum(P,2),[1 size(P,2)]); temp = P.*log(P./repmat(Q,[size(P,1) 1])); temp(isnan(temp))=0;% resolving the case when P(i)==0 dist = sum(temp,2); elseif size(Q,1)==size(P,1) Q = Q ./repmat(sum(Q,2),[1 size(Q,2)]); P = P ./repmat(sum(P,2),[1 size(P,2)]); temp = P.*log(P./Q); temp(isnan(temp))=0; % resolving the case when P(i)==0 dist = sum(temp,2); end

如果输入的 Q 是一个 $1 \times nbins$ 的向量，则会将其转换为一个与 P 相同大小的矩阵。最后的输出 dist 是一个 $n \times 1$ 的向量，表示每个概率分布与 Q 之间的 Kullback-Leibler 散度。 具体来说，这个函数...

B=5; d=0.5; L=10; S=5; k=10; x =0:0.01:7; a=0:pi/50:pi/2; m = B*(d/B-x.*((1-cos(a))/(2*sin(a)))); m1=repmat(B*(d/(B)),1,701); f1 = @(x,a,z) 0.5*x.*(S-k*d+k*z); f2 = @(x,a,z) (S-k*d+k*z).*(0.5*x-sqrt((x./2*sin(a))^2-(x.*cot(a)/2+(d-z)/B)^2)); result = integral(f1, 0, m)+integral(f2,m,m1); disp(result);改进代码，使其能够正常运行，且找出函数取最小值a的值

result = integral(@(x) f1(x, a_val, z0), 0, m(a_val==a))+integral(@(x) f2(x, a_val, z0),m(a_val==a),m1(a_val==a)); if result 如果当前函数值小于最小值，则更新最小值和对应的 a 值 result_min = result;...

Toa = repmat((data(8).*linspace(1.2,1,12))'.*(0.98+0.2*rand)+5,1,1);这句话什么意思

2. 将1.2到1之间的12个数均匀分成12份，得到一个大小为12x1的向量； 3. 将上述向量乘以一个随机数（范围为0.98到1.18之间），然后再加上5； 4. 将上述向量按列复制12遍，得到一个大小为12x12的矩阵Toa。 因此，最终...

function startupFcn(app) app.x = linspace(-app.H/2,app.H/2,app.ScreenX); app.theta = atan(app.x/app.L); app.beta = app.d*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.alpha = app.a*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.x1 = cos(app.beta).^2;%干涉项 app.x2 = (sin(app.alpha)./app.alpha).^2;%衍射项 app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); imshow(app.II,'Parent',app.UIAxes); app.I0 = app.II(350, :); axis(app.UIAxes_2,[-0.0018,0.0018,0,1]); plot(app.UIAxes_2,app.x, app.I0); 如何改成一个适用于双缝衍射的条纹分布与光强分布图像的代码

app.beta = app.d * pi * sin(app.theta) / app.lambda; app.alpha = app.a * pi * sin(app.theta) / app.lambda; % 计算干涉项 app.I1 = (cos(app.beta)).^2; % 计算衍射项 app.I2 = (sin(app.alpha) ./ ...

function S=S_GEN(L,K,lambda) % generate a L*K Bernouli complex Gaussian matrix with % the variance of non-zero entris=1 and Bernouli parameter % (sparsity)=lambda %generate S follow iid standard normal S=sqrt(1/2).*(randn(L,K)+1j*randn(L,K)); %dropout by probability (1-lambda) if numel(lambda)==1 S=S.*(rand(L,K) <= lambda); elseif numel(lambda)==K S=S.*(rand(L,K) <= repmat(lambda,L,1)); end end

2. 将上述矩阵中的实部和虚部分别乘以 sqrt(1/2)，得到方差为1的复高斯分布矩阵。 3. 通过将矩阵中的元素以概率 (1-lambda) 设为 0，实现了伯努利分布下的稀疏性。 4. 如果传入的 lambda 是一个标量，则所有列的...

Tout = repmat((data(:,8).*linspace(1.2,1,10))'.*(0.98+0.2*rand(10,96))+5,1,1)这句话是什么意思

2. 将该数据向量先乘以一个从 1.2 到 1 等分成 10 份的线性向量，然后再将这个结果乘以一个 10x96 大小的随机矩阵，矩阵中每个元素都是 0.98 到 1.2 之间的随机数。 3. 将上述结果再加上一个每个元素都为 5 的常数...

matlab中以优化运行速度为目的简化以下代码：z=[]; z1=[]; z2=[]; z3=[]; for l=1:L z=[z;x]; %客运票额与区段数对应 z1=[z1;x1]; %一日达货运票额与区段数对应 z2=[z2;x2]; %二日达货运票额与区段数对应 z3=[z3;x3]; %三日达货运票额与区段数对应 end zz=delta.*z; zz1=delta0.*z1; zz2=delta0.*z2; zz3=delta0.*z3;

Z = repmat(x, 1, L); Z1 = repmat(x1, 1, L); Z2 = repmat(x2, 1, L); Z3 = repmat(x3, 1, L); 然后将 zz、zz1、zz2、zz3 改写为矩阵运算： zz = delta .* Z; zz1 = delta0 .* Z1; zz2 = delta0 .* Z2; ...

function Out = Create_LTs(No_LTs,Rs,Dim) R_p=Rs*(rand(1,No_LTs)); D_p=randn(Dim,No_LTs); D_p=D_p./repmat(((sum(D_p.^2)).^(1/2)),Dim,1); D_p(find(isnan(D_p))==1)=1; Out=D_p.*repmat(R_p,Dim,1); end 帮我把这段MATLAB代码转换成python代码

D_p = D_p / np.tile(np.sqrt(np.sum(D_p**2, axis=0)), (Dim, 1)) D_p[np.isnan(D_p)] = 1 Out = D_p * np.tile(R_p, (Dim, 1)) return Out 解释一下，create_LTs 函数的参数和 MATLAB 版本一样，分别为...

G = sqrt(0.5)*(randn(N_users, N_cells) + 1i*randn(N_users, N_cells)).*repmat(1./d.^2, [1, N_cells]);的数组不兼容，进行修改

G = sqrt(0.5)*(randn(N_users, N_cells) + 1i*randn(N_users, N_cells)).*repmat(1./d.^2, N_users, 1); 这里使用了两个参数来指定 repmat 的维度，即 N_users 和 1。这样可以确保 1./d.^2 与 G 的...

app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]);

1. app.I的计算依赖于app.x1和app.x2的值，但是在代码中没有提供这些变量的定义。请确保这些变量在代码的其他位置定义并且具有正确的值。 如果您之前定义了app.x1和app.x2，并且它们具有正确的值，那么...

X(i, :) = x.*exp(1j*2*pi*fc*t_ext)显示矩阵维度不一致

这个错误通常是因为矩阵 X 和 x 的维度不一致导致的。...你可以使用 MATLAB 中的函数如 reshape 或 repmat 来实现这一目的。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文和代码以便我更好地理解并帮助你解决问题。

用matlab编写pso算法，适应度函数为f= @(a,b,c) 1./(10*a.*c.^2 - 100*a.*c.^3 + (100*b)./(1/(10*b) + 50).^2);

下面是用matlab编写的pso算法，适应度函数为f= @(a,b,c) 1./(10*a.*c.^2 - 100*a.*c.^3 + (100*b)./(1/(10*b) + 50).^2)。 matlab clc; clear all; close all; %% 参数设置 c1 = 1.5; % 加速度常数1 c2 = 1.5; ...

app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); 这个代码是什么意思

2. app.II 的计算：使用 repmat 函数将 app.I 在垂直方向上重复 app.ScreenY 次，水平方向上重复 1 次，生成一个新的数组 app.II。这里假设 app.ScreenY 是一个正整数。 换句话说，这段代码通过将 app...

clc,clear y = ('a.txt'); n = length(y); alpha = [0.2, 0.5, 0.8]; m = length(alpha); y_hat(1, [1:m]) = (y(1) + y(2)) / 2; for i = 2 : n y_hat(i,:) = alpha * y(i-1)+(1-alpha).*y_hat(i-1,:); end y_hat err = sqrt(mean((repmat(y,1,m)-y_hat).^2)) xlswrite('a.xls',y_hat) y_hat1988 = alpha * y(n)+(1-alpha).*y_hat(n,:)

第十三行'err = sqrt(mean((repmat(y,1,m)-y_hat).^2))'是计算平滑结果与原始数据之间的均方根误差。 第十四行'xlswrite('a.xls',y_hat)'是将平滑结果写入Excel文件'a.xls'中。 第十五行'y_hat1988 = alpha * y(n)...

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![R语言数据包使用详细教程Poisson](https://media.cheggcdn.com/media/a2b/a2b4ee79-229c-4cfe-a3bc-e4766a05004e/phpYTlWxe) # 1. Poisson分布及其统计推断基础 Poisson分布是统计学中一种重要的离散概率分布，它描述了在固定时间或空间内发生某独立事件的平均次数的分布情况。本章将带领读者了解Poisson分布的基本概念和统计推断基础，为后续章节深入探讨其理论基础、参数估计、假设检验以及实际应用打下坚实的基础。 ```markdown ## 1.1 Poisson分布的简介 Poisson分
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NX C++二次开发高亮颜色设置的方法

NX C++二次开发中，高亮颜色设置通常涉及到自定义用户界面（UI）组件的外观。以下是一些常见的方法来设置高亮颜色： 1. **使用Qt样式表（StyleSheet）**: 如果你使用的是Qt框架进行开发，可以通过设置样式表来改变控件的高亮颜色。例如，对于按钮，你可以这样设置： ```cpp button->setStyleSheet("QPushButton:hover {background-color: yellow;}"); ``` 这会将鼠标悬停在按钮上时的背景色设置为黄色。 2. **直接修改属性**: 对于某些控件，可以直接通过修改其属性来
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中秋节特献：明月祝福Flash动画素材

资源摘要信息:"明月的祝福flash动画是为中秋节设计的一款Flash动画素材。它通过Flash技术展现了中秋节的明月祝福主题，给观众带来了节日的快乐气氛。Flash动画是一种流行的技术，它通过矢量图形和时间线实现流畅的动画效果，被广泛应用于网页设计、广告、游戏和视频制作等各个领域。Flash动画可以包含动作脚本（ActionScript），这是一种类似于JavaScript的编程语言，用于控制动画的交互性和复杂的逻辑。 这款名为'明月的祝福'的Flash动画，可能包含了中秋节的传统元素，如满月、玉兔、月饼和桂花等。中秋节是华人传统节日之一，通常在这个时候，人们会观赏满月，品尝月饼，与家人团聚，表达对远方亲人的思念之情。Flash动画可以被嵌入到网页中，或者制作成可以在各种设备上播放的SWF文件。 在使用这个动画素材时，文件名'flash8803.fla'表示这是一个Flash源文件，通常以.fla扩展名保存，这个文件包含了动画的原始工程文件，允许用户进行编辑和修改。而'flash8803.swf'是一个编译后的Flash播放文件，.swf扩展名表示这个文件可以在支持Flash插件的浏览器中直接播放。最后一个文件'重要建议.txt'可能是一个文本文件，包含了使用这个Flash动画素材时需要注意的事项或使用建议，如兼容性问题、使用限制等。 Flash技术虽然非常流行，但它在2020年12月31日之后被Adobe公司宣布正式停止支持，这意味着新的浏览器不再支持Flash内容。因此，对于新项目来说，设计师可能需要考虑使用HTML5、CSS3和JavaScript等现代技术来创建动画效果，以确保动画可以在未来的设备和浏览器上顺利运行。尽管如此，对于那些尚未升级的老系统和设备，Flash动画仍然有其存在的价值和必要性。" 资源摘要信息:"中秋节是中国的传统节日之一，代表着团圆和丰收。在这一天，人们赏月、吃月饼、挂灯笼，通过各种活动来庆祝。Flash动画以其独特的交互性和视觉效果，在表现节日气氛方面具有独特的优势。'明月的祝福'这一动画素材，无疑能够抓住中秋月圆夜的意境，为用户提供视觉上的享受和情感上的共鸣。 在IT行业，Flash技术曾是网页动画制作的标准之一，它通过ActionScript编程语言来控制动画的流程和用户的交云动。但是，随着技术的发展，HTML5等新技术逐渐取代了Flash在动画领域的地位。HTML5提供了更好的跨平台支持，更强的可访问性，以及更先进的安全性，这使得它成为了构建现代网页动画和应用的首选技术。对于设计师而言，了解和掌握HTML5及相关技术，比如Canvas API和SVG，对于适应行业变化和满足新兴平台的需求至关重要。 此外，由于Flash支持的终止，对于维护和更新旧有Flash内容的组织来说，将内容迁移到新的技术平台是一项挑战。这就需要通过工具和脚本对旧的Flash文件进行转换，或者完全重制动画内容。同时，在转换过程中，要考虑到动画的版权、设计风格和用户体验等因素，以确保转换后的内容能够尽可能地保留原始作品的意图和美感。 最后，考虑到'重要建议.txt'文件的内容，设计师在使用'明月的祝福'Flash动画时，应仔细阅读这份文档中的指导和说明，了解如何正确使用素材，避免可能的版权问题，确保动画素材能够适应不同的使用场景和需求。"