报错错误使用 .* 矩阵维度必须一致。

这个错误通常是由于两个矩阵的维度不一致导致的，因为 `.*` 运算符只能用于维度相同的矩阵。您可以使用 `size` 函数检查两个矩阵的维度是否一致。如果矩阵的维度不一致，您可以使用 `reshape` 函数或者在执行运算之前调整矩阵的维度，以确保它们具有相同的维度。

另外，您还可以使用 `bsxfun` 函数执行元素级别的运算，即使两个矩阵的维度不同。例如，如果您想执行两个矩阵的元素级别的相乘运算，可以使用 `bsxfun` 函数，如下所示：

A = [1 2 3; 4 5 6];
B = [2 2 2; 3 3 3];
C = bsxfun(@times, A, B);

这样就可以避免维度不一致的问题。

相关问题

“qpsk_mod=qpsk.*exp(1j*2*pi*fc.*t); 错误使用 .* 矩阵维度必须一致。” 代码报错

这个错误提示是因为“.*”表示矩阵逐元素相乘，要求两个矩阵的维度必须一致，但在这里却出现了维度不一致的情况。可能是因为变量 qpsk 或者 fc 的维度不匹配导致的。你需要检查一下 qpsk 和 fc 这两个变量的维度是否正确，并对它们进行调整，使得它们的维度能够匹配。另外，你可以使用“*”运算符来进行矩阵乘法，这样就不需要考虑维度是否匹配的问题了。

错误使用 * 内部矩阵维度必须一致。报错原因

这个错误通常是因为矩阵乘法的两个矩阵中，内部维度（即第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数）不一致导致的。如果你要进行矩阵乘法，你需要确保第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等。例如，如果你要计算 A * B，A 的维度是 m x n，B 的维度是 n x p，那么你应该执行以下操作：

C = np.dot(A, B)

其中，C 的维度将是 m x p。如果你不确定你的矩阵的维度是否正确，可以使用 numpy 的 shape 属性检查它们的形状：

print(A.shape)
print(B.shape)

如果你想要更具体的帮助，请提供你的代码和具体的报错信息。