原标题：GPT帮我写了一段波束形成的matlab代码，没跑通！

我和ChatGPT说：数字波束形成的完整代码，使用matlab

行吧，给的信息不够，继续： 阵元数量64，线性阵列，波束形成算法仿真代码，使用matlab

复制代码到Matlab运行报错，我复制告知了GPT，它让我检查矩阵维度： 错误使用 / 矩阵维度必须一致。

后来，它又让我尝试判断矩阵是否可逆，尝试使用 MATLAB 中的 pinv 函数计算伪逆矩阵，而不是直接计算逆矩阵。尝试增加 Rxx 矩阵的条件数，以提高其数值稳定性。可以使用 MATLAB 中的 cond 函数来计算矩阵的条件数。如果条件数太大，则可能会导致数值不稳定，从而产生错误。还考虑使用其他稳定的求逆矩阵方法，例如 SVD 分解或广义逆矩阵等。

我让它帮我详细检查下代码，因为还是报一样的错，之前的参数有没有设错。

问题没解决，我把代码重新复制给了它，它则开启了分析模式：

最终代码如下，没跑通，依然报：错误使用 / 矩阵维度必须一致。大家帮忙分析下问题在哪？

% 生成均匀线性阵列（ULA）d = 0.5; % 阵元间距ulaPos = (0:N-1)*d;

% 生成接收信号模型s = exp(1j*pi*sin(deg2rad(theta))); % 信号的相位信息A = exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sin(deg2rad(theta))); % 接收矩阵n = (randn(N,length(theta)) + randn(N,length(theta))*1j)/sqrt(2); % 噪声x = A.*s + n*10^(-SNR/20); % 接收信号

% MVDR波束形成Rxx = x*x'/length(x); % 估计协方差矩阵if rank(Rxx) == N[U, S, V] = svd(Rxx); % 对协方差矩阵进行 SVD 分解if min(diag(S)) > eps % 检查奇异值矩阵是否包含零元素invRxx = V*diag(1./diag(S))*U'; % 使用 SVD 分解计算逆矩阵w = invRxx*((ones(length(ulaPos),1)+1j*zeros(length(ulaPos),1))/(A'/(invRxx*A)*(ones(length(theta),1)+1j*zeros(length(theta),1))))'; % 最优权重向量elsedisp('奇异值矩阵包含零元素');endelsedisp('协方差矩阵不可逆');endw = w/norm(w); % 归一化权重向量Pmvdr = zeros(size(theta)); % 初始化MVDR波束指向for ii = 1:length(theta)Pmvdr(ii) = abs(w'*A(:,ii))^2; % 计算MVDR波束指向end返回搜狐，查看更多

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