有一个脑电数据，是三维数组，存为一个2×701×100的矩阵，每个维度分别对应：导联（2个导联）×信号（701个采样点）×试次（100个试次，即重复刺激100次）；第1导联为FCz电极，第2导联为Cz电极；对其第1导联的数据，对其100个试次的脑电信号，分别进行fft频谱分析，然后将所有试次的频率响应进行叠加平均，给出波形。注意横坐标为0-1000Hz。提供matlab程序

可以使用MATLAB中的fft函数进行频谱分析，然后将所有试次的频率响应进行叠加平均，得到平均频率响应。具体步骤如下：

1. 提取第一个导联的数据，即矩阵的第一维数据。

2. 对第一维数据进行遍历，按照每个试次进行fft分析。

3. 对于每个试次的数据，使用fft函数进行频谱分析，得到幅度谱。

4. 将所有试次的幅度谱进行叠加平均，得到平均幅度谱。

5. 可以选择只保留平均幅度谱，或者将平均幅度谱和频率范围一起保存。

6. 绘制平均幅度谱的波形图，横坐标为0-1000Hz。

下面是一个简单的MATLAB程序示例，实现了上述步骤：

% 提取第一个导联的数据
data = your_data(1, :, :);

% 遍历每个试次的数据，进行fft分析
P_all = zeros(size(data, 2), size(data, 3));
for i = 1:100
    trial_data = squeeze(data(:, :, i)); % 提取第i个试次的数据
    fs = 256; % 采样频率，根据实际情况进行修改
    N = size(trial_data, 2); % 采样点数
    f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率范围
    Y = fft(trial_data); % 进行fft分析
    P2 = abs(Y/N); % 幅度谱
    P1 = P2(:, 1:N/2+1);
    P1(:, 2:end-1) = 2*P1(:, 2:end-1);
    % 将所有试次的幅度谱进行叠加平均
    P_all = P_all + P1;
end
P_mean = P_all / 100;

% 可以选择只保留平均幅度谱，或者将平均幅度谱和频率范围一起保存
% save('mean.mat', 'P_mean', 'f');

% 绘制平均幅度谱的波形图
plot(f, P_mean(1, :), 'linewidth', 2);
xlabel('Frequency (Hz)', 'fontsize', 12);
ylabel('Amplitude (uV)', 'fontsize', 12);
title('Average Power Spectrum of FCz', 'fontsize', 14);
xlim([0 1000]);

在程序中，我们使用了MATLAB中的fft函数进行频谱分析，得到了幅度谱。其中，通过对幅度谱进行处理，得到了单侧频谱。然后，我们将所有试次的幅度谱进行叠加平均，得到了平均幅度谱。最后，我们绘制了平均幅度谱的波形图，横坐标为0-1000Hz。你可以根据实际情况进行修改和优化，得到更好的结果。