figure(2) for i=1:size(icasig1,1) subplot(size(icasig1,1),1,i),plot(icasig1(i,:)) end怎么求出来的每一个图的频谱图

要求出每一个图的频谱图，可以使用MATLAB中的fft函数。具体操作如下：

1. 首先需要对每一个信号进行FFT变换，得到其频谱：

Fs = 1000; % 采样率
L = length(icasig1(1,:)); % 信号长度
NFFT = 2^nextpow2(L); % FFT长度
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); % 频率向量
for i = 1:size(icasig1,1)
    Y = fft(icasig1(i,:),NFFT)/L;
    P = 2*abs(Y(1:NFFT/2+1));
    subplot(size(icasig1,1),1,i), plot(f,P)
end

2. 上述代码中，首先计算了采样率Fs、信号长度L、FFT长度NFFT和频率向量f。然后循环对每一个信号进行FFT变换，计算出其频谱P，并用subplot函数在不同的子图中绘制出来。

3. 注意，绘制出来的频谱图是双边谱，因此需要取前一半的频率向量和振幅谱进行绘制，即P(1:NFFT/2+1)。另外，由于FFT变换后的振幅谱是对称的，因此需要将其乘以2，除去直流分量。

以上就是求出每一个图的频谱图的方法。

相关问题

figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X3(:,i)); end

这段代码使用MATLAB绘制了两个图形，每个图形包含12个子图。第一个图形中的每个子图都绘制了一个时间序列信号，其中`t`是时间向量，`signal`是一个包含12个信号的矩阵。第二个图形中的每个子图都绘制了一个经过某种处理（假设是`X3`）的时间序列信号。你可以通过查看`signal`和`X3`的定义以及`t`的取值来更好地理解这段代码的作用。

rejectICA=5; % reconstruct the signal A2=A; icasig2=icasig1; A2(:,rejectICA)=[]; icasig2(rejectICA,:)=[]; % newX=(A*icasig1); newX=(A2*icasig2); figure, for i=1:size(newX,1) subplot(size(newX,1),1,i) plot(t,newX(i,:)),xlim([t(1) t(end)]) end x4=newX+mean(u,2)*ones(1,n); x5=sum(x4);

这段代码的作用是对经过独立成分分析后得到的数据进行一些处理，包括去除某个独立成分、重构信号、绘制图像等。

首先，定义了一个名为rejectICA的变量，表示需要去除的独立成分的下标。接着，分别对A和icasig进行了一些处理，去除了第rejectICA列的数据，并更新了A2和icasig2的值。

然后，根据更新后的A2和icasig2，重新计算了重构信号newX，分别绘制了每个重构信号的图像。最后，将所有重构信号相加，并加上原始数据的均值，得到了x4和x5的值。

总的来说，这段代码的作用是对独立成分分析后的数据进行处理，并可视化重构后的信号。