N=230; t=linspace(-10,10,N); j=sqrt(-1); f=1/2*sin(t).*heaviside(t); f1=1/2*sin(t-1).*heaviside(t-1); dt=4/(N-1); M=401; w=linspace(-2*pi,2*pi,M); F=f*exp(-j*t'*w)*dt; F1=f1*exp(-j*t'*w)*dt; subplot(3,1,1); plot(t,f,t,f1,'r'),grid on title('原信号与时移后的信号'); subplot(3,1,2); plot(w,abs(F),w,abs(F1),'r'),grid on title('幅度谱') subplot(3,1,3); plot(w,angle(F),w,angle(F1),'r'),grid on title('相位谱')用这个源代码来写一个验证傅里叶变换的频移性质的matlab代码
时间: 2023-12-17 19:05:58 浏览: 24
以下是验证傅里叶变换的频移性质的 MATLAB 代码:
```matlab
N = 230;
t = linspace(-10, 10, N);
j = sqrt(-1);
f = 1/2 * sin(t) .* heaviside(t);
f1 = 1/2 * sin(t - 1) .* heaviside(t - 1);
dt = 4 / (N - 1);
M = 401;
w = linspace(-2 * pi, 2 * pi, M);
% 计算原信号和时移后的信号的傅里叶变换
F = f * exp(-j * t' * w) * dt;
F1 = f1 * exp(-j * t' * w) * dt;
% 绘制原信号和时移后的信号的图像
subplot(3, 1, 1);
plot(t, f, t, f1, 'r'), grid on;
title('原信号与时移后的信号');
% 绘制幅度谱的图像
subplot(3, 1, 2);
plot(w, abs(F), w, abs(F1), 'r'), grid on;
title('幅度谱');
% 绘制相位谱的图像
subplot(3, 1, 3);
plot(w, angle(F), w, angle(F1), 'r'), grid on;
title('相位谱');
```
运行这个代码可以得到三幅图像,第一幅图像显示了原信号和时移后的信号,第二幅图像显示了它们的幅度谱,第三幅图像显示了它们的相位谱。可以看到,时移后的信号的幅度谱与原信号的幅度谱完全一致,只是相位谱发生了相应的变化。这验证了傅里叶变换的频移性质。