clc close all; clear all; xn=[ones(1,4)]; X8k=fft(xn,8); n=0:7; wk=2*n/8; subplot(1,2,1); stem(wk,abs(X8k),'.','r'); title('8 point DFT[x(n)]'); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('amplitude'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X8k))]); n=0:15; wk=2*n/16; X16k=fft(xn,16); subplot(1,2,2); stem(wk,abs(X16k),'.','r'); title('16 point DFT[x(n)]'); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('amplitude'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X16k))]);

这段代码实现了对长度为4的信号xn进行8点和16点的FFT运算，并绘制了频谱图。

代码解读如下：
- 第一行清空了MATLAB工作区、命令窗口和图形窗口中的变量和图形。
- 第二行定义了长度为4的信号xn。
- 第三行使用fft函数对xn进行8点FFT变换，结果保存在X8k变量中。
- 第四行定义了0到7的离散时间序列n，用于后续绘制频谱图。
- 第五行计算了变换后的频率序列，单位是π，即wk=2*n/8。其中，2*n表示频率范围为[0,2π)，除以8表示将频率范围划分为8个点。
- 第六行使用subplot函数将两个频谱图绘制在同一幅图中，第一个参数表示图形排列方式，1行2列，第二个参数表示当前绘制的图形为第1个。
- 第七行使用stem函数绘制频谱图，其中第一个参数为频率序列，第二个参数为频率对应的幅值序列，第三个参数为绘制的数据点形状和颜色，最后三个函数分别设置了图形的标题、坐标轴标签和坐标轴范围。
- 第八行与第三行类似，对xn进行16点FFT变换，结果保存在X16k变量中。
- 第九行定义了0到15的离散时间序列n，用于后续绘制频谱图。
- 第十行计算了变换后的频率序列，单位是π，即wk=2*n/16。
- 第十一行使用subplot函数将两个频谱图绘制在同一幅图中，第一个参数表示图形排列方式，1行2列，第二个参数表示当前绘制的图形为第2个。
- 第十二行与第七行类似，使用stem函数绘制频谱图。

总之，这段代码实现了对信号xn进行8点和16点FFT变换，并绘制了频谱图，可以用于展示频谱分析的基本过程。

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clear; close all; clc; N = 256; x = double(imread('C:\Users\ATME\Desktop\2_0.png')); figure(1) subplot(221) imshow(x,gray(256));title('原始图像'); h = ones(4,4)/16; %点扩散函数 sigma = 15; %噪声方差 Xf = fft2(x); Hf = fft2(h,N,N); y = real(ifft2(Hf.*Xf))+sigma*randn(N,N); %退化图像 %y = filter2(h,x)+sigma*randn(N,N); %退化图像 subplot(222) imshow(y,gray(256));title('退化图像');

好的，根据您提供的代码，我来继续编写lucy-Richardson图像复原的代码，如下所示：

% lucy-Richardson图像复原
iter = 20; % 迭代次数
x_hat = y; % 初始化复原图像
for i = 1:iter
    % 更新复原图像
    x_hat = x_hat.*real(ifft2(Hf.*Xf./fft2(x_hat.*h)));
    % 显示复原图像
    if mod(i,5)==0 % 每迭代5次显示一次图像
        subplot(2,2,3)
        imshow(x_hat,gray(256));title(['第',num2str(i),'次迭代']);
        drawnow; % 实时刷新图像
    end
end
subplot(2,2,4)
imshow(x_hat,gray(256));title('复原图像');

上述代码中的`iter`表示迭代次数，`x_hat`表示复原图像，初始值为退化图像`y`。在每次迭代中，根据lucy-Richardson算法的公式，更新复原图像`x_hat`，并显示当前复原图像。最终得到的`x_hat`即为复原后的图像。

clear all; close all; clc; M=10; L=100; Ts=1; Rb=1/Ts; dt=Ts/L; fs=1/dt; TotalT=M*Ts; t=0:dt:TotalT-dt; wave=randint(1,M); fz=ones(1,L); x1=wave(fz,:); dnrz=reshape(x1,1,L*M); fc=2*Rb; kf=0.3; sfm=modulate(dnrz,fc,fs,'fm',kf); subplot(121); plot(t,dnrz); axis([0 TotalT -0.1 1.1]); subplot(122); plot(t,sfm);

这段代码实现了一个随机数据生成的FM数字调制信号，并绘制了时域波形。其中，代码的基本思路是：首先生成随机数据，然后将数据转换为数字调制信号。具体实现包括以下几个步骤：

1. 清空工作区、关闭所有图形窗口以及清空命令窗口，以避免变量或者图形的干扰。

2. 设置调制方式参数：M 表示数据比特数，L 表示每个比特的采样数，Ts 表示每个比特的持续时间，Rb 表示比特率，dt 表示采样时间间隔，fs 表示采样率，TotalT 表示信号持续时间，t 表示时间序列。

3. 生成随机数据。这里使用 `randint` 函数生成 M 个随机比特数据。

4. 将比特数据转换为数字调制信号。这里使用 `modulate` 函数实现数字调制，其中参数包括比特数据、载波频率、采样率、调制方式以及调制指数等。

5. 绘制数字调制信号时域波形。这里使用 `subplot` 函数将图像分成两个部分，分别绘制随机数据和FM数字调制信号的时域波形。

需要注意的是，这段代码中使用的是频率调制（FM）数字调制方式，与之前提到的幅度调制（AM）和相位调制（PM）不同。对于不同的数字调制方式，需要针对性地选择合适的调制算法和参数。