N = 256; % X = 1/N*fftshift(fft(x,N)); X = 1/N*fft(x,N); df = fs/N; sampleIndex =-N/2:N/2-1; f=sampleIndex*df; figure(2); stem(f,abs(X)); xlabel('f(Hz)'); ylabel('|X(k)|'); phase_ =atan2(imag(X),real(X))*180/pi; figure(3); plot(f,phase_); X2=X; threshold=max(abs(X))/10000; X2(abs(X)<threshold)=0; phase_ =atan2(imag(X2),real(X2))*180/pi; figure(4); stem(f,phase_); p = max(phase_);代码解释

时间: 2023-06-17 21:03:52 浏览: 118
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Why use fftshift(fft(fftshift(x))) instead of fft(x) in Matlab

这段代码是进行离散傅里叶变换（DFT）并绘制频谱图和相位谱图。具体解释如下： - N = 256;：指定DFT的点数为256。 - X = 1/N*fftshift(fft(x,N));：对长度为N的x序列进行DFT，fftshift将频谱移到中心，再除以N得到归一化后的频谱X。 - X = 1/N*fft(x,N);：同上，但没有移动频谱。 - df = fs/N;：计算采样率为fs时，每个频率点的间隔。 - sampleIndex =-N/2:N/2-1;：生成频率点的索引，从负半轴开始到正半轴结束。 - f=sampleIndex*df;：计算每个频率点对应的频率值。 - figure(2); stem(f,abs(X)); xlabel('f(Hz)'); ylabel('|X(k)|');：绘制频谱图，横轴为频率，纵轴为幅值。 - phase_ =atan2(imag(X),real(X))*180/pi;：计算X中每个频率点的相位，单位为角度。 - figure(3); plot(f,phase_);：绘制相位谱图，横轴为频率，纵轴为相位角度。 - X2=X;：将X复制给X2，用于后面的处理。 - threshold=max(abs(X))/10000;：计算幅值的阈值，将小于该阈值的幅值置零。 - X2(abs(X)<threshold)=0;：将小于阈值的幅值置零。 - phase_ =atan2(imag(X2),real(X2))*180/pi;：重新计算X2中每个频率点的相位，单位为角度。 - figure(4); stem(f,phase_);：绘制处理后的相位谱图，横轴为频率，纵轴为相位角度。 - p = max(phase_);：计算处理后的相位谱中的最大相位角度。
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为什么在 Matlab 中使用 fftshift(fft(fftshi ft(x))) 而不是 fft(x)？：解释为什么我们在 Matlab 中使用 fftshift(fft(fftshift(x))) 而不是 fft(x)-matlab开发

解释为什么我们在 Matlab 中使用 fftshift(fft(fftshift(x))) 而不是 fft(x)。 给出了一个例子。 示例和 Matlab 代码部分复制自 Daniele Disco 在“快速傅立叶变换指南，第 2 版”中的工作。
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matlab ex1.zip_MATLAB FFT算法_MATLAB ex1命令_ex1 matlab_fft_快速傅里叶算法

FFT通过利用数据的对称性，将DFT的计算复杂度从O(N^2)降低到O(N log N)，N为序列长度。 二、MATLAB中的fft函数 MATLAB提供了内置的fft函数来执行快速傅里叶变换。基本语法为： matlab Y = fft(X) 其中，X...

代码解释function y3=myfft(x) N=4000; str='123A456B789C*0#DX'; %输入按键字符表 N1=length(x); %得到输入的DFT序列的长度 N2=fix(N1/N/2) for j=1:N2 %FFT算法解码 y4=x((j-1)*2*N+1:j*2*N); Y=fft(y4,512); Y=Y(1:256) s=find(abs(Y)>60) axes(findobj(gcf,'Tag','axes4'));%在GUIaxes4画出用fft还原的频谱 f=fft(x,1024); f1=fftshift(f); w1=513:1024; w=4000*(w1-512)/512; F=abs(f1(513:1024)); plot(w,F); title('用fft算法还原的频谱'); axis([0,2000,-50,600]); %得到FFT解码后频谱的高频分量和低频分量对应的按键字符 for i=1:length(s) if 650<s(i)/256*4000 &735>=s(i)/256*4000 a=1; elseif 735<s(i)/256*4000 & 811>=s(i)/256*4000 a=2; elseif 811<s(i)/256*4000 & 897>=s(i)/256*4000 a=3; elseif 897<s(i)/256*4000 & 1050>=s(i)/256*4000 a=4; end; if 1050<s(i)/256*4000 & 1273>=s(i)/256*4000 b=1; elseif 1273<s(i)/256*4000 & 1422>=s(i)/256*4000 b=2; elseif 1422<s(i)/256*4000 & 1555>=s(i)/256*4000 b=3; elseif 1555<s(i)/256*4000 & 1800>=s(i)/256*4000 b=4; end; if 1800<s(i)/256*4000 | 650>=s(i)/256*4000 a=4;b=5; end; end; %定位查表 q=(a-1)*4+b; y3(j)=str(q); end;

具体来说，代码首先将输入序列x按照一定的分组方式（每组长度为N的一半）进行FFT变换，得到频域信号Y。然后，根据Y中绝对值大于60的元素的位置，可以定位出频率在一定范围内的高频分量和低频分量，将它们对应的按键...

% 定义物理常数和空间/时间离散化格点 Ld = 1e4; % 色散长度 T0 = 1e-3; % 色散时间 beta2 = -1; % 群速度色散参数 N = 1; % 非线性折射率 alpha = 0; % 光纤衰减常数 A0 = 1; % 入射光强 N = 2^8; % 空间离散化格点数 M = 500; % 时间离散化格点数 L = 10*pi*Ld; % 空间总长度 T = Ld/T0*L; % 时间总长度 tau = T/M; % 时间步长 xi = L/N; % 空间步长 t = 0:tau:T; % 时间坐标 x = (-N/2:N/2-1)*xi; % 空间坐标 k = pi/L*[-N/2:N/2-1]; % 傅里叶波数 % 初始化光波的初始条件 U = A0*sech(x).'; % 用分步傅里叶方法求解本征值问题 L1 = 1j*beta2/(2*Ld)*k.^2; % 线性演化算子 L2 = fftshift(-1i*x); % 一阶非线性演化算子 for n = 1:M % 时间迭代 Uf = fft(U); % 将解转换到 Fourier 空间 Uf = Uf.*exp(-1j*tau*( L1 + N.*abs(U).^2 + 1j*alpha*z )); % 分别对应线性、非线性和衰减项 U = ifft(Uf); % 将解转换回实空间 I(:, n) = abs(U).^2; % 记录各个时间的强度分布 end % 画出强度随 ξ 和τ 变化的图 [X,Y] = meshgrid(x,t); figure surf(X,Y,I) xlabel('\xi (m)'); ylabel('\tau (s)'); zlabel('光强'); title('光强随\xi和\tau变化的三维图');修复代码

L2 = fftshift(-1i*x); % 一阶非线性演化算子 for n = 1:M % 时间迭代 Uf = fft(U); % 将解转换到 Fourier 空间 Uf = Uf.*exp(1j*tau*(L1 + n2*abs(U).^2 - 1j*alpha/2*k*L));% 分别对应线性、非线性和衰减项 U =...

代码介绍function [f,sf]= T2F(t,st) dt = t(2)-t(1); T=t(end); df=1/T; N=length(st); f=-N/2*df:df:N/2*df-df; sf=fft(st); sf=T/N*fftshift(sf);

该代码实现将时域信号转换为频域信号。 输入参数： - t：时间轴数组 - st：时域信号数组 ...- sf：进行FFT变换得到的频域信号数组，通过fftshift将频域信号移到中心位置，并乘以系数T/N，得到正确的幅度值。

解释代码中对应的数学公式 % 定义参数 w0 = 1e-3; % 初始光斑半径 z = 100; % 传输距离 lambda = 632.8e-9; % 波长 k = 2 * pi / lambda; % 波数 % 定义网格和步长 L = 0.05; % 空间大小 N = 512; % 网格数量 dx = L / N; % 网格步长 % 定义初始场 x = (-N/5 : N/2-1) * dx; [X, Y] = meshgrid(x); [phi,rho]=cart2pol(X,Y); % E0 = exp(-(X.^2 + Y.^2) / w0^2); E0 = exp(-rho.^2/ w0^2); % 定义涡旋位相 l = 2; % 涡旋度 % phi = atan2(Y, X); % 极角 psi = l * phi; % 涡旋位相 % 计算相位因子 P =E0.*exp(-1i * psi); % 进行傅里叶变换 Ef = fftshift(fft2(P)); % 计算传输函数 H = exp(-1i * k * z) ./ (1i * lambda * z) .* exp(1i * k / (2 * z) .* (rho.^2)); % 传输 Ef = Ef .* H; % 反傅里叶变换 E = ifft2(ifftshift(Ef)); % 计算光强分布 I = abs(E).^2;

x是用来生成网格的向量，[X,Y] = meshgrid(x)用来生成二维网格。phi和rho是将二维网格转换为极坐标系下的角度和半径。E0是初始场的复振幅，P是涡旋位相后的相位因子。涡旋位相是一种特殊的相位结构，可以用来产生...

T = t(end); df = 1 / T; N = length(st); f = -N/2 * df : df : N/2 * df - df; sf = fft(st); sf = T / N * fftshift(sf); %低通滤波 df = f(2) - f(1); fN = length(f); ym = zeros(1, fN); xm = floor((2*fm) / df); xm_shift = [-xm : xm-1] + floor(fN / 2); ym(xm_shift) = 1; yf = ym .* sf; %频域转时域 df = f(2) - f(1); fmax = (f(end) - f(1) + df); dt = 1 / fmax; N = length(f); t = [0 : N-1] * dt; yf = fftshift(yf); st = fmax * ifft(yf); st1 = real(st);

然后通过傅里叶变换 fft 将信号转换为频域表示，再通过 fftshift 将频域信号移到中心位置。接下来构造了一个低通滤波器，具体方法是将一个长度为 fN 的零向量 ym，将其中心的 2fm 个元素赋值为 1，然后将其移动到...

查找错误function[x,f]=ctft1(x,Fs,N) X=fftshift(fft(x,N))/Fs; f=-Fs/2+(0:N-1)*Fs/N; N=length(x); X=1/N*ctft1(x); F=linspace(0,Fs,N+1); F=F(1:end-1); magnitude=abs(X); subplot(2,1,2); plot(F,magnitude); xlim([0,8000]); xlabel('Frequency(HZ)'); ylable('Magnitude(dB)'); title('Frequency domain amplitude spectrum of speech signal');

X = fftshift(fft(x,N))/Fs; % 计算频谱 magnitude = abs(X); % 计算幅值谱 5.在绘制频谱图时，y轴应该是 magnitude 而不是 ylable。应该修改为： subplot(2,1,2); plot(F, magnitude); xlim([0,8000]...

% 设置参数 fs = 1000; % 采样率 fc = 100; % 载波频率 T = 1; % 信号持续时间 N = fs * T; % 信号长度 t = linspace(0, T, N); % 时间轴 f = linspace(-fs/2, fs/2, N); % 频率轴 v = 10; % 目标速度 lambda = 3e8/fc; % 波长 fd = 2*v/lambda; % 多普勒频移 % 构造发送信号 s = sin(2*pi*fc*t); % 构造接收信号 r = sin(2*pi*(fc+fd)*t); % 使用MP分路径的多普勒估计算法计算相关度 L = 4; % 分路径数 r_fft = fft(r); s_fft = fft(s); R = zeros(1, L); for k = 1:L shift = mod((k-1)*floor(N/L), N); R(k) = sum(s_fft .* circshift(r_fft, shift)) / N; end % 绘制相关度图像 figure; plot(f, fftshift(abs(R))); xlabel('频率（Hz）'); ylabel('相关度');错误使用 plot 向量长度必须相同。 出错 untitled219 (第 30 行) plot(f, fftshift(abs(R)));这段代码提示错误使用 plot 向量长度必须相同。 出错 untitled219 (第 30 行) plot(f, fftshift(abs(R)));

提示的错误信息是向量长度必须相同... R(k) = sum(s_fft .* circshift(r_fft, shift)) / N; end figure; plot(f, fftshift(abs(R))); xlabel('频率（Hz）'); ylabel('相关度'); 这样就可以正确绘制相关度图像了。

%% 产生基带信号 i=10;%基带信号码元数 j=5000; t=linspace(0,5,j);%0-5之间产生5000个点行矢量，即将[0,5]分成5000份 f1=10;%载波1频率 f2=5;%载波2频率 fm=i/5;%基带信号频率 码元数是10，而时域长度是5，也就是一个单位2个码元 a=round(rand(1,i));%产生随机序列 st1=t; for n=1:10 if a(n)<1 for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n st1(m)=0; end else for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n st1(m)=1; end end end figure(1); subplot(411); plot(t,st1); title('基带信号st1'); axis([0,5,-1,2]); %% FSK调制 %基带信号求反 st2=t; for n=1:j if st1(n)==1 st2(n)=0; else st2(n)=1; end end subplot(412); plot(t,st2); title('基带信号反码st2'); axis([0,5,-1,2]); %载波信号 s1=cos(2*pi*f1*t); s2=cos(2*pi*f2*t); subplot(413),plot(s1); title('载波信号s1'); subplot(414),plot(s2); title('载波信号s2'); %调制 F1=st1.*s1;%加入载波1 F2=st2.*s2;%加入载波2 figure(2); subplot(411); plot(t,F1); title('F1=s1*st1'); subplot(412); plot(t,F2); title('F2=s2*st2'); e_fsk=F1+F2; subplot(413); plot(t,e_fsk); title('2FSK信号');%键控法产生的信号在相邻码元之间相位不一定连续 f = linspace(-1000, 1000, length(e_fsk)); Y = fftshift(abs(fft(e_fsk))); subplot(414); plot(f, Y); title('2FSK频域图'); %% 加入噪声 snr = 10 % 信噪比 fsk_noisy = awgn(e_fsk, snr, 'measured'); % 加入噪声 figure(3) plot(t, fsk_noisy); % 绘制加入噪声后的时域波形 title('受干扰时域波形');

Y = fftshift(abs(fft(e_fsk))); subplot(414); plot(f, Y); title('2FSK频域图'); %% 加入噪声 snr = 10; % 信噪比 fsk_noisy = awgn(e_fsk, snr, 'measured'); % 加入噪声 figure(3); plot(t, fsk_noisy); % ...

z = conv(x,H); %注，后面截取 FFT_z = abs(fft(z,N_FFT)); abs_FFT_z = fftshift(FFT_z); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(3); plot(f,abs_FFT_z); figure(4); subplot(2,1,1); plot(t,x); title('输入信号'); subplot(2,1,2); plot([0:199] * dt,z); hold on; plot([1 1] * (N - 1) / 2 * dt, ylim,'r'); plot([3,3], ylim,'r'); xlabel('时间/s'); title('输出z卷积数据');

其中，x和H均为向量，z为卷积后的输出向量，N_FFT是FFT变换点数，Fs是采样率，t是时间向量，dt是采样时间间隔，N是卷积后输出信号的长度。figure(3)和figure(4)是两个图形窗口，subplot(2,1,1)和subplot(2,1,2)分别...

%% 参数设置 fs = 98.304e6; % 采样率 subcarriers = 16384; % 子载波数 subband_bw = 3e3; % 子带带宽 subband_fs = 6e3; % 子带采样率 n_symbols = 1024; % 符号数 rolloff = 0.75; % 滚降系数 span = 6; % 跨度 fc = 30e6; % 载波频率 max_doppler = 30; % 最大多普勒频偏 %% 生成随机的 BPSK 信号 data = randi([0 1], 1, subcarriers/4); modulated_data = 1 - 2 * data; %% 上采样 upsampled_data = upsample(modulated_data, subcarriers); %% 成型滤波 sps = subcarriers / n_symbols; h = rcosdesign(rolloff, span, sps, 'sqrt'); filtered_data = filter(h, 1, upsampled_data); %% 子带调制 tx_signal = zeros(1, subcarriers); for k = 1:subcarriers/4 % 计算中心频率 subband_fc = (k-1) / subcarriers * fs; % 考虑多普勒频偏 delta_f = rand * 2 * max_doppler - max_doppler; carrier = exp(1j * 2 * pi * (subband_fc + delta_f - fc) * (0:length(filtered_data)-1)/fs); % 调制 tx_signal(k) = real(filtered_data * carrier.'); end %% 作图 subplot(2,1,1); plot((0:length(modulated_data)-1)/subcarriers, modulated_data, 'LineWidth', 2); title('BPSK 调制后的信号'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度'); subplot(2,1,2); f = (-subcarriers/2:subcarriers/2-1) / subcarriers * fs; plot(f, abs(fftshift(fft(tx_signal))), 'LineWidth', 2); xlim([0 30e6]); title('调制后的信号频谱'); xlabel('频率 (Hz)'); ylabel('幅度');

这段代码主要是用来模拟 OFDM（正交频分复用）系统中的信号调制过程。 第一部分是设置参数，包括采样率、子载波数、子带带宽、符号数、滚降系数、跨度、载波频率和最大多普勒频偏等。 第二部分是生成随机的 BPSK ...

clear all;close all;clc Fs = 22050; [fname,pname] = uigetfile('小提琴.wma');%获取所选文件信息:文件名、路径 file = [pname,fname]; [x1,Fs] = audioread(file);%x1为所读取的音频数据,Fs为采样频率 sound(x1,Fs); %播放音乐 figure(1); subplot(211); plot(x1);%做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号') xlabel('采样点 n'); ylabel('音量 n'); y1=fft(x1); %做length(x1)点的FFT y1=fftshift(y1);%频率分量将会移到坐标中心 subplot(212); plot(abs(y1));%画出原始语音信号的频谱图，这里保证了x轴的点数必须和y轴点数一致 title('原始语音信号的频谱'); grid on; [y,fs]=audioread('小提琴.wma'); %读取音乐信号 size(y) %看音乐信号是双列还是单列 y1=y(:,1); %取单列 fs=fs %获取音乐信号的抽样率 N=length(y1); %音乐信号的长度 Fy1=fft(y1,N); %对信号做快速傅里叶变换 w=2/N*[0:N-1]; figure %画音乐信号的波形和频谱 subplot(2,1,1);plot(y1); grid on title('音乐信号的波形') xlabel('time/s') ylabel('Magnitude') subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy1)); grid on title('音乐信号的频谱') xlabel('Frequency/pi') ylabel('Magnitude') sound(y1,1/2*fs) %以抽样率1/2fs播放音乐信号

1. 读取音频文件并播放。 2. 绘制原始语音信号的时域图形和频谱图。 3. 读取音乐信号并绘制波形图和频谱图。 4. 使用快速傅里叶变换对音乐信号进行频谱分析。 5. 播放音乐信号。 值得注意的是，该代码只适用于单...

clear; N=input('Number of samples(enter from 100 to 500)=');%N:抽样数 L=10*10^-3; Ld=input('请输入波长 [毫米]='); Ld=Ld*10^-6; ko=(2*pi)/Ld; wo=input('请输入束腰 [毫米]='); wo=wo*10^-3; z_ray=(ko*wo^2)/2*10^3; z_ray=z_ray*10^-3; z=input('请输入传输距离z[米]='); dx=L/N; for n=1:N+1 for m=1:N+1 %Space axis x(m)=(m-1)*dx-L/2; y(n)=(n-1)*dx-L/2; %空域中的高斯光束 Gau(n,m)=exp(-(x(m)^2+y(n)^2)/(wo^2));%Frequency axis Kx(m)=(2*pi*(m-1))/(N*dx)-((2*pi*(N))/(N*dx))/2; Ky(n)=(2*pi*(n-1))/(N*dx)-((2*pi*(N))/(N*dx))/2; %自由空间传输函数 H(n,m)=exp(j/(2*ko)*z*(Kx(m)^2+Ky(n)^2)); end end %频域中的高斯光束 FGau=fft2(Gau); FGau=fftshift(FGau); %频域中传输的高斯光束 FGau_pro=FGau.*H; Gau_pro=ifft2(FGau_pro); x=x*10^3; y=y*10^3; figure(1); mesh(x,y,abs(Gau)) title('高斯光强分布') xlabel('x [毫米]') ylabel('y [毫米]') axis([min(x) max(x) min(y) max(y) 0 1]) axis square figure(2); mesh(x,y,abs(Gau_pro)) title(['传播',num2str(z),'米后的高斯光束']) xlabel('x [毫米]') ylabel('y [毫米]') axis([min(x) max(x) min(y) max(y) 0 1]) axis square

1. 通过输入参数设置高斯光束的相关参数，包括抽样数、波长、腰半径和传输距离等。 2. 定义空域和频域的采样点以及相应的自由空间传输函数。 3. 计算空域中的高斯光束和频域中的高斯光束，以及经过传输距离z后的...

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数...

% 读取语音信号并绘制原始信号的时域波形和FFT频谱图 [x, fs] = audioread('D:\桌\新建文件夹\789.mp3'); x = x(:, 1); N = length(x); X = fft(x, N); magX = abs(X); angX = angle(X); y1 = fftshift(x, N); f = (0:N-1)*fs/N; figure(1) subplot(2,1,1); plot(x); title('原始语音信号时域波形图'); xlabel('时间 (

接着通过fftshift函数将FFT结果进行中心化，得到正确的频率范围f。最后使用subplot函数将时域波形图和FFT频谱图绘制在同一张图中。 需要注意的是，绘制的时域波形图和FFT频谱图只是原始信号的基本信息，还需要根据...

f1 = 3; f2 = 20; dt = 0.02; Fs = 1/dt; t = 0 : dt :3; N = 50; H = [3.01778760102670e-05,-0.000187728346057455,-7.47226846259967e-05,0.000876904751770989,-0.000483373558576602,-0.00176180975398610,0.00225462402862927,0.00184821678533358,-0.00521751601179704,0.000215333994421375,0.00828544275589771,-0.00544749643903886,-0.00928041609832240,0.0137395372128861,0.00538611622319299,-0.0232718049498736,0.00612680738300263,0.0303022081336673,-0.0274645973292415,-0.0289370198513756,0.0615693981914404,0.00816703352916371,-0.122797463348812,0.0835599084671365,0.502551264449283,0.502551264449282,0.0835599084671364,-0.122797463348812,0.00816703352916371,0.0615693981914404,-0.0289370198513756,-0.0274645973292415,0.0303022081336673,0.00612680738300263,-0.0232718049498736,0.00538611622319299,0.0137395372128861,-0.00928041609832240,-0.00544749643903886,0.00828544275589771,0.000215333994421375,-0.00521751601179704,0.00184821678533358,0.00225462402862927,-0.00176180975398610,-0.000483373558576602,0.000876904751770989,-7.47226846259967e-05,-0.000187728346057455,3.01778760102670e-05]; x = sin(2 * pi * f1 * t) + cos(2 * pi * f2 * t) N_FFT = 400; FFT_x = abs(fft(x,N_FFT)); abs_FFT_x = fftshift(FFT_x); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(1); plot(f,abs_FFT_x); FFT_H = abs(fft(H,N_FFT)); abs_FFT_H = fftshift(FFT_H); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(2); plot(f,abs_FFT_H);

这段代码看起来像是在进行信号...然后，代码中生成了一个混合了两个频率的信号x，并对其进行了FFT变换和频谱分析，以显示信号频域上的信息。最后，代码还对滤波器H进行了FFT变换和频谱分析，以显示滤波器的频率响应。

% OFDM参数N = 200; % 子载波数目cp_len = 64; % 循环前缀长度fs = 1e6; % 采样率fc = 800e6; % 载波频率T = 1/fs; % 采样时间Ts = N*T; % OFDM符号时间T_cp = cp_len*T; % 循环前缀时间f = (0:N-1)*fs/N; % 子载波频率t = (0:N-1)*T; % 子载波时间t_cp = (N-cp_len:N-1)*T; % 循环前缀时间% 生成随机数据data = randi([0 15], 1, N);% 将数据进行16QAM调制data_mod = qammod(data, 16);% 将数据进行IFFT变换data_ifft = ifft(data_mod, 512);% 添加循环前缀data_cp = [data_ifft(end-cp_len+1:end) data_ifft];% 将OFDM符号变为基带信号baseband = real(exp(1j*2*pi*fc*t).*data_cp);% 绘制OFDM信号频谱figure;plot(f/1e6, 20*log10(abs(fftshift(fft(baseband)))));xlabel('频率（MHz）');ylabel('幅度（dB）');title('OFDM信号频谱');对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 ofdm (第 21 行) baseband = real(exp(1j*2*pi*fc*t).*data_cp);怎么改

您可以尝试将 t 和 data_cp 的大小改为 512，即： matlab ...plot(f/1e6, 20*log10(abs(fftshift(fft(baseband))))); xlabel('频率（MHz）'); ylabel('幅度（dB）'); title('OFDM信号频谱');

% MATLAB script for Illustrative Problem 1.6. echo on ts=0.2; % set parameters fs=1/ts; df=0.01; x=[zeros(1,10),[0:0.2:1],ones(1,9),[1:-0.2:0],zeros(1,10)]; [X,x,df1]=fftseq(x,ts,df); % derive the FFT X1=X/fs; % scaling f=[0:df1:df1*(length(x)-1)]-fs/2; % frequency vector for FFT f1=[-2.5:0.001:2.5]; % frequency vector for analytic approach y=4*(sinc(2*f1)).^2-(sinc(f1)).^2; % exact Fourier transform pause % Press akey to see the plot of the Fourier Transform derived analytically. clf subplot(2,1,1) plot(f1,abs(y)); xlabel('Frequency') title('Magnitude-pectrum of x(t) derived analytically') pause % Press akey to see the plot of the Fourier Transform derived numerically. subplot(2,1,2) plot(f,fftshift(abs(X1))); xlabel('Frequency') title('Magnitude-pectrum of x(t) derived numerically')

脚本中定义了信号 x(t)，然后使用 fftseq 函数计算出其傅里叶变换 X，并对 X 进行了缩放以得到 X1。 在脚本中还定义了频率向量 f 和 f1，分别用于绘制数值计算和解析计算得到的傅里叶变换的幅度谱。解析计算的结果...

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