错误使用 ~= 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled3 (line 26) err(i) = sum(x~= x_recovered) / N;
时间: 2023-12-13 21:03:48 浏览: 31
这个错误通常是由于矩阵维度不一致引起的。请检查代码确保输入的 x 和 x_recovered 矩阵的维度一致。你可以在计算之前使用 size 函数检查它们的维度,如下所示:
```matlab
if size(x) ~= size(x_recovered)
error('输入矩阵维度不一致');
end
```
此外,你也可以使用 assert 函数来检查矩阵维度是否一致,如下所示:
```matlab
assert(all(size(x) == size(x_recovered)), '输入矩阵维度不一致');
```
这将在维度不一致时抛出错误,帮助你及早发现和解决问题。
相关问题
错误使用 + 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled3 (line 30) received_signal = pcm_signal + noise;
这个错误通常是由于矩阵的维度不一致导致的。在这种情况下,您需要检查您的代码中所有涉及到矩阵操作的地方,确保它们的维度相同。
在您的代码中,您正在尝试将“pcm_signal”和“noise”相加。请确保这两个矩阵的维度相同。您可以使用numpy的shape函数检查它们的形状,例如:
```
import numpy as np
# 检查 pcm_signal 和 noise 的形状
print("pcm_signal shape:", np.shape(pcm_signal))
print("noise shape:", np.shape(noise))
# 执行矩阵加法
received_signal = pcm_signal + noise
```
如果这两个矩阵的形状不同,您需要使用NumPy的reshape函数或其他相关函数来改变它们的形状,以便它们可以正确地加起来。
错误使用 + 矩阵维度必须一致。 出错 untitled2 (line 9) M3=0.5*M1+0.5*M2;
这个错误提示表明,在执行 M3=0.5*M1+0.5*M2 这行代码时,矩阵 M1 和 M2 的维度不一致,导致无法进行加法运算。
这种错误通常是由于图像的大小不一致导致的。在进行图像加权融合时,需要确保两幅图像的大小相同,否则就会出现维度不一致的错误。
可以使用 size 函数检查 M1 和 M2 的大小是否相同,如果不同,则需要将它们进行调整或裁剪,使它们的大小相同。例如可以使用 imresize 函数将较小的图像调整到和较大的图像大小相同。