def fft_v(x): # 向量计算 x = np.asarray(x, dtype=float) N = x.shape[0] if np.log2(N) % 1 > 0: raise ValueError("must be a power of 2") N_min = min(N, 2) n = np.arange(N_min) k = n[:, None] M = np.exp(-2j * np.pi * n * k / N_min) X = np.dot(M, x.reshape((N_min, -1))) while X.shape[0] < N: X_even = X[:, :int(X.shape[1] / 2)] X_odd = X[:, int(X.shape[1] / 2):] terms = np.exp(-1j * np.pi * np.arange(X.shape[0]) / X.shape[0])[:, None] X = np.vstack([X_even + terms * X_odd, X_even - terms * X_odd]) return X.ravel() 请将这段代码用MATLAB实现

以下是使用 MATLAB 实现的代码：

function Y = fft_v(x)
    x = double(x);
    N = length(x);
    if rem(log2(N), 1) > 0
        error('must be a power of 2');
    end
    N_min = min(N, 2);
    n = 0:N_min-1;
    k = n.';
    M = exp(-2i * pi * n.' * k / N_min);
    X = M * reshape(x(1:N_min), [N_min, N/N_min]);
    while size(X, 1) < N
        X_even = X(:, 1:size(X, 2)/2);
        X_odd = X(:, size(X, 2)/2+1:end);
        terms = exp(-1i * pi * (0:size(X, 1)-1).' / size(X, 1));
        X = [X_even + terms * X_odd; X_even - terms * X_odd];
    end
    Y = X(:).';
end

这段代码与 Python 版本的代码基本相同，唯一的区别在于：

1. 在 MATLAB 中，将数组展开成向量需要使用 `(:).'` 的形式，而不是 Python 中的 `ravel()`。

2. 在 Python 中，可以使用 `np.asarray` 来将输入的数组转换为 `float` 类型，但是在 MATLAB 中，需要使用 `double` 函数将输入的数组转换为 `double` 类型。