x_t = targets(:,1:3) - v .* t'，代码的矩阵维度不一致

如果这段代码出现矩阵维度不一致的错误，可能是因为 `v` 和 `t'` 的维度不匹配导致的。

可以使用 `size()` 函数检查 `v` 和 `t'` 的维度，确保它们具有相同的行数或列数。如果它们的维度不匹配，需要对其中一个矩阵进行转置或增加/删除行/列，以使它们的维度相同。

例如，如果 `v` 是一个列向量，而 `t'` 是一个行向量，则可以使用 `transpose()` 函数将 `v` 转换为行向量，或者使用 `repmat()` 函数将 `t'` 复制为一个列向量，以使它们的维度相同。

下面是一个例子，假设 `v` 是一个列向量，`t'` 是一个行向量：

v = v'; % 将 v 转换为行向量
x_t = targets(:,1:3) - v .* t';

或者：

t = t'; % 将 t' 转换为列向量
v = repmat(v, size(t,1), 1); % 复制 v 为一个和 t 维度相同的矩阵
x_t = targets(:,1:3) - v .* t;

这样就可以确保 `v` 和 `t'` 的维度相同，避免矩阵维度不一致的错误。

相关问题

x_t = targets(:,1:3) - v .* t'; 优化这句代码

这句代码可以进行如下优化：

1. 使用点乘运算符 `.*` 替代矩阵乘法运算符 `*`，以提高代码效率。

2. 将 `targets(:,1:3)` 和 `t'` 的计算结果存储在变量中，以减少重复计算。

因此，优化后的代码如下：

t_targets = targets(:,1:3);
t_t = t';
x_t = t_targets - v .* t_t;

这样可以提高代码效率并且更易于阅读和维护。

% 计算子弹轨迹 v_b = v_m * tand(fov/2); % 子弹速度，单位：m/s x_b = [0, 0, 0]; % 子弹初始位置 v = v_b * (targets(:,1:3) - x_b); % 相对速度 d = vecnorm(targets(:,1:3) - x_b); % 目标距离 t = d / v_b; % 时间 x_t = targets(:,1:3) - v .* t'; % 目标飞行到达子弹位置的坐标 x_b = x_t(end,:) + v_b * T; % 子弹最终位置优化这段代码

这段代码已经非常简洁和高效，没有太多可以优化的地方。但是，可以考虑对变量名进行改进，使其更加清晰易懂。

例如，将 `x_b` 和 `x_t` 改成 `bullet_pos` 和 `target_pos`，将 `v` 改成 `relative_vel`，将 `d` 改成 `target_dist`，将 `t` 改成 `time_to_target`，将 `v_b` 改成 `bullet_vel`，将 `T` 改成 `flight_time` 等等。这样，代码的可读性和可维护性会更好。

优化后的代码如下：

bullet_vel = max_vel * tand(fov / 2);
bullet_pos = [0, 0, 0];
relative_vel = bullet_vel * (targets(:,1:3) - bullet_pos);
target_dist = vecnorm(targets(:,1:3) - bullet_pos);
time_to_target = target_dist / bullet_vel;
target_pos = targets(:,1:3) - relative_vel .* time_to_target';
bullet_final_pos = target_pos(end,:) + bullet_vel * flight_time;

这样，代码更加易读易懂，变量名也更加清晰明了。