使用matlab 处理有12个npy文件，需要首先用MTI滤杂波，然后分别对单个通道用STFT 之后再叠加，最后绘制多普勒频谱图，uwb radar signal，给出代码

首先，确保你已经安装了MATLAB的信号处理工具箱。接下来，你可以按照以下步骤处理你的npy文件，并绘制多普勒频谱图。

1. 读取npy文件：

data = cell(1, 12); % 创建一个空的cell数组来存储数据
for i = 1:12
    filename = sprintf('file%d.npy', i); % 根据文件名的格式构建文件名
    data{i} = readNPY(filename); % 使用适当的函数读取npy文件
end

2. 应用MTI滤波：

filtered_data = cell(1, 12);
for i = 1:12
    filtered_data{i} = mti_filter(data{i}); % 使用MTI滤波函数对数据进行处理
end

3. 对单个通道使用STFT并叠加：

fs = 1000; % 采样率（根据实际情况进行修改）
window_length = 256; % 窗口长度（根据实际情况进行修改）
overlap = window_length / 2; % 重叠长度（根据实际情况进行修改）
spectrogram_data = zeros(window_length/2+1, length(filtered_data{1}));
for i = 1:12
    [~, f, t, P] = spectrogram(filtered_data{i}, window_length, overlap, [], fs);
    spectrogram_data = spectrogram_data + abs(P); % 将STFT结果叠加到spectrogram_data中
end

4. 绘制多普勒频谱图：

figure;
imagesc(t, f, 10*log10(spectrogram_data)); % 绘制多普勒频谱图，使用对数尺度
axis xy;
xlabel('时间（秒）');
ylabel('频率（Hz）');
colorbar;

请注意，上述代码中的某些参数（如采样率、窗口长度等）可能需要根据你的实际情况进行调整。此外，你还需要定义`mti_filter`函数来实现MTI滤波的具体步骤。希望这可以帮助到你开始处理你的数据！