CH=C.*ifftshift(H.*Mask);

### 回答1：
这行代码涉及到了信号处理中的频域滤波。其中，C是输入信号，H是滤波器的频域响应，Mask是掩膜，ifftshift是将频域数据移动到中心位置（以便进行逆傅里叶变换），乘号*表示矩阵乘法，点乘.*表示逐元素相乘。

将输入信号C进行傅里叶变换，得到其频域表示，在频域上与滤波器的频域响应H相乘，再乘以掩膜Mask，最后再进行逆傅里叶变换，得到经过滤波器处理后的输出信号。这个过程实现了对输入信号的频域滤波。

### 回答2：
此行代码是用来进行频域滤波操作的，其中CH代表输出的图像，C代表输入的频域图像，H代表频域滤波函数，Mask代表滤波器的掩码。

ifftshift函数用于将频域图像的零频分量移动到频谱的中心。

H和Mask是两个频域滤波函数，它们的乘积H.*Mask表示对滤波器的应用。

通过将输入的频域图像C与频域滤波器函数H.*Mask相乘，可以得到滤波后的频域图像。最后通过ifftshift函数将零频分量移回原来的位置，再通过ifft操作进行逆傅里叶变换，得到输出的图像CH。

### 回答3：
这行代码是一个MATLAB语句，主要用于图像处理中的频域滤波操作。其中，CH是一个变量，用于存储滤波后的图像；C是一个变量，用于存储原始图像的傅里叶变换结果；H是一个变量，表示滤波器的频域响应；Mask是一个变量，表示掩膜或者滤波器。

整个过程可以分为四个步骤：

1. 使用ifftshift函数对滤波器和掩膜进行频域平移，使得中心点位于频域的原点。这样做的目的是为了后续的傅里叶反变换做准备。

2. 对平移后的滤波器和掩膜进行逐点相乘操作，得到滤波器和掩膜在频域的乘积结果。

3. 使用ifftshift函数对相乘结果进行频域平移，将频域的原点还原到左上角。

4. 对频域平移后的结果进行傅里叶反变换，得到滤波后的图像。

通过这行代码的执行，我们可以得到一个滤波后的图像CH，该图像是使用滤波器H和掩膜Mask对原始图像进行频域滤波之后得到的。