fft_y=2*abs(fftshift(fft(y)))/N;

时间: 2023-11-28 12:05:35 浏览: 117
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MATLAB实现fft变换的算法

这段代码是用来计算给定信号 `y` 的快速傅里叶变换（FFT），并返回其幅度谱。让我解释一下它的具体步骤： 1. `fft(y)`: 这一步使用 FFT 算法对信号 `y` 进行傅里叶变换，得到频域表示。 2. `fftshift()`: 这一步将频域信号进行移动，使得零频率分量位于频谱的中心位置。 3. `abs()`: 这一步取频域信号的绝对值，得到复数结果的幅度。 4. `2*`: 这一步将幅度值乘以2。 5. `/N`: 这一步将结果除以信号的长度 `N`，以归一化幅度谱。 最终得到的结果存储在变量 `fft_y` 中。希望这能帮到你！如果有任何其他问题，请随时提问。
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fft变换的matlab代码

可以运行的fft变换，用在matlab仿真实验中。
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matlab fft变换

利用matlab 做快速傅里叶变换的处理方法，包含代码及说明，适合刚学的人看看

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...

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。

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...

S0_ff = fftshift(fft2(fftshift(S0))); S0_ff = abs(S0_ff); S0_ff = S0_ff/max(max(S0_ff)); S0_ff = 20*log10(S0_ff+1e-4);

2. fft2 函数对移位后的二维信号进行二维傅里叶变换。 3. abs 函数取得变换结果的幅度谱。 4. max(max(S0_ff)) 计算幅度谱的最大值。 5. S0_ff/max(max(S0_ff)) 将幅度谱进行归一化，使其最大值为 1。 6...

clear N1 = 512; N2 = 512; % 设置图像大小 dx = 0.05; dy = 0.05; % 设置采样间隔 x = dx*linspace(-N1/2,N1/2,N1); y = dy*linspace(-N2/2,N2/2,N2); % 矩形孔 (a=b) a = 20*dx; [X,Y] = meshgrid(x-a/2,y-a/2); mask = (abs(X)<=a/2) & (abs(Y)<=a/2); figure; imagesc(x,y,mask); colormap gray; title('Square aperture (a=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); F = fft2(mask); F_abs = abs(fftshift(F)); figure; imagesc(x,y,F_abs); colormap gray; title('FFT2 of square aperture (a=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); axis equal tight; % 矩形孔 (a!=b) a = 20*dx; b = 40*dy; [X,Y] = meshgrid(x-a/2,y-b/2); mask = (abs(X)<=a/2) & (abs(Y)<=b/2); figure; imagesc(x,y,mask); colormap gray; title('Rectangular aperture (a!=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); F = fft2(mask); F_abs = abs(fftshift(F)); figure; imagesc(x,y,F_abs); colormap gray; title('FFT2 of rectangular aperture (a!=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); axis equal tight;

这段代码是用 MATLAB 实现的，主要是生成并展示不同形状的孔，以及它们的傅里叶变换。代码中首先设置了图像大小和采样间隔，然后定义了两个矩形孔，一个是正方形，一个是长方形。生成孔的方法是通过生成网格点坐标，...

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

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后的频域中的高斯光束。 4. 通过傅里叶反变换将频域中的高斯光束转换到空域中，并绘制初始...

Ts = 1; N_sample = 128; dt = Ts / N_sample; N = 100; t = 0 : dt : (N * N_sample - 1) * dt; gt1 = ones(1, N_sample); gt2 = [ones(1, N_sample / 2), zeros(1, N_sample / 2)]; RAN = round(rand(1, N)); se1 = []; se2 = []; for i = 1 : N if RAN(i)==1 se1 = [se1 gt1]; se2 = [se2 gt2]; else se1 = [se1 zeros(1, N_sample)]; se2 = [se2 zeros(1, N_sample)]; end end subplot(4,1,1);plot(t,se1);grid on;axis([0 20 0 2]);title('NRZ'); subplot(4,1,3);plot(t,se2);grid on;axis([0 20 0 2]);title('RZ'); %功率谱密度计算 fft_se1 = fftshift(fft(se1)); fft_se2 = fftshift(fft(se2)); PE1 = 10 * log10(abs(fft_se1) .^ 2 / (N * Ts)); PE2 = 10 * log10(abs(fft_se2) .^ 2 / (N * Ts)); PEL1 = (-length(fft_se1) / 2 : length(fft_se1) / 2 - 1) / 10; PEL2 = (-length(fft_se2) / 2 : length(fft_se2) / 2 - 1) / 10; subplot(4,1,2);plot(PEL1,PE1);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('NRZ的功率谱'); subplot(4,1,4);plot(PEL2,PE2);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('RZ的功率谱');将这段matlab代码替换，但是不改变原来的意思

最后，它使用 fft 函数对信号进行快速傅里叶变换，并使用 fftshift 函数将频谱移动到正中间，再使用 10 * log10 函数将信号的幅值转换为以 dB 为单位的功率值，最后使用 subplot 函数将频域信息绘制在图中。

优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

xn = sin(2*pi*f1*n/Fs) + sin(2*pi*f2*n/Fs) + sin(2*pi*f3*n/Fs); % 抽样信号曲线图 figure; subplot(211); stem(n/Fs, xn, 'filled'); axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); % 抽样信号频谱 subplot...

详细解释以下Python代码：import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show()，并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # 绘制时域图 plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::...

%% 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 ...

from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，FFT函数调用DSP库中的arm_cfft_f32函数

根据您提供的Python代码，我编写了相应的C语言代码，其中使用arm_cfft_f32函数进行FFT计算，并使用arm_rfft_f32函数进行实数FFT计算。同时，由于原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，...

mask_hole = mask_hole | mask3(100,200,x_length/N,N,N,aperture); mask_hole = mask_hole | mask3(150,200,x_length/N,N,N,aperture); mask_hole = mask_hole | mask3(200,200,x_length/N,N,N,aperture); Gaussian_I = f_Gaussian_beams(w0,Gs_z,lamda,x_length,x_length,N,N); E0 = Gaussian_I.*mask_hole; E1 = fftshift(fft2(E0)); 解释下这段代码

这段代码的作用是生成一个高斯光束的复数电场矩阵，并...6. E1 = fftshift(fft2(E0)); 这行代码对经过孔径控制的光束进行二维傅里叶变换，并通过fftshift函数对结果进行中心化处理，得到最终的复数电场矩阵E1。

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...

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 对图片添加噪声 f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape FIM = fshift FIM_k = FIM[:k, :k] delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon b = d * scale p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) # 调整大小并保存图片 im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite(output_path, image_back) return image_back

2. 对图像进行傅里叶变换，得到频率域信息。 3. 根据输入参数 $k$，取频率域信息的前 $k$ 个系数，计算其振幅差值 $\delta_f$。 4. 根据输入参数 $\epsilon$ 计算参数 $c$ 和 $d$。 5. 计算灵敏度 $sensitivity$ 和 ...

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

- 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，...

修改以下代码，plot向量长度不同% 读取输出文件数据 filename = 'D:\output_file.txt'; data = importdata(filename); Tp = 10e-6; B = 10e6; mu = B/Tp; % 采样率和时间轴 Fs = 400e6; Ts = 1/Fs; T_sample =Tp; N_sample = ceil(T_sample/Ts); t = (0:numel(data)-1) * Ts; Sig_ref = exp(1i*pi*mu*(t).^2); N_fft2 = length(data)+N_sample; PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 绘制脉冲压缩后的波形 figure; plot(t, PC_Sig_jam); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Pulse Compression'); % 显示结果 disp('时域波形:'); disp(data); disp('脉冲压缩后的波形:'); disp(PC_Sig_jamd_data);

PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 插值 x = linspace(t(1), t(end), length(PC_Sig_jam)); y1 = interp1(t, data, x, 'linear'); y2 = interp1(t, PC_Sig_jam, x,...

f = v_1 + v_2 + v_3 + 0.1*np.random.randn(v_1.size) f_hat = np.fft.fftshift((np.fft.fft(f)))是什么意思

具体来说，它将f进行傅里叶变换得到f_hat，然后对f_hat进行平移操作(np.fft.fftshift)以便于观察和分析。其中，v_1、v_2、v_3是向量f的三个维度，0.1*np.random.randn(v_1.size)表示向量f的噪声部分。

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