يبدو أن الخطأ الذي تواجهه يحدث بسبب عدم تطابق أبعاد المصفوفتين Speed
و edges
عند استخدام العملية الشرطية Speed > edges
. في الواقع، يجب أن تكون المصفوفة Speed
و edges
بنفس الحجم لتتمكن من استخدام العملية الشرطية هذه بشكل صحيح.
على الأرجح، المشكلة تكمن في أن أحد المصفوفتين (Speed
أو edges
) ليس لديه نفس الأبعاد كما هو متوقع. لذا، يجب عليك التأكد من أن المصفوفتين لديهما نفس الحجم قبل استخدام العملية الشرطية. يمكنك استخدام الدالة size()
في MATLAB للتحقق من الأبعاد.
لحل هذه المشكلة، يمكنك قبل البدء في عملية الحلقة for
، استخدام دالة assert
للتأكد من أن الأبعاد متطابقة، وإذا كانت غير متطابقة، يمكنك إما تعديل أبعاد المصفوفات لتتناسب، أو استخدام الوظائف المناسبة للتعامل مع هذا التفاوت.
في النهاية، يجب عليك أيضًا التأكد من أن الحجم النهائي للمصفوفة N
يتناسب مع الحجم المتوقع بناءً على عملياتك.
لذا، يمكن تعديل الكود كالتالي للتأكد من أن الأبعاد متطابقة:
matlabassert(length(Speed) == length(edges), 'Dimensions of Speed and edges must match'); for i = 1:length(Speed) new = find(Speed > edges, 1, 'last'); N(new) = N(new) + 1; end
تأكد من أن الأبعاد متطابقة ومن ثم جرب تشغيل الكود مرة أخرى.
المزيد من المعلومات
بالطبع، إليك المزيد من المعلومات حول الكود الذي قدمته والأخطاء الشائعة التي قد تحدث فيه:
-
الأبعاد غير المتطابقة: هذا هو الخطأ الذي يواجهك حاليًا. عند استخدام العملية الشرطية
Speed > edges
، يجب أن تكون المصفوفتينSpeed
وedges
بنفس الأبعاد. إذا كانت الأبعاد غير متطابقة، فسيتم إرجاع خطأ بسبب عدم القدرة على مقارنة المصفوفات. -
استخدام الدالة
find
بشكل غير صحيح: في السطرnew = find(Speed > edges, 1, 'last');
، يبدو أنك تحاول العثور على آخر قيمة تلبي الشرطSpeed > edges
. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي هذه العملية إلى نتائج غير متوقعة إذا كانت الأبعاد غير متطابقة بينSpeed
وedges
. -
عدم تحديث المصفوفة
N
بشكل صحيح: في كل دورة من الحلقة، تقوم بزيادة قيمةN(new)
بواحد، ولكن يجب التأكد من أنN
تم تعريفها وتهيئتها بالقيم الصحيحة قبل البدء في استخدامها.
لحل هذه المشكلات، يُنصح بالتحقق من الأبعاد المتطابقة بين Speed
و edges
، وضمان تعريف وتهيئة المصفوفة N
بالطريقة الصحيحة قبل استخدامها. ويمكنك أيضًا استخدام الدوال المناسبة في MATLAB للتعامل مع هذه المشكلات بشكل أكثر فعالية، مثل assert
للتحقق من الأبعاد المتطابقة، و max
للعثور على القيمة القصوى بين Speed
و edges
.