改正这段代码% 频谱分析 N = length(C); % 信号长度 f = (-N/2:N/2-1) * fs / N; % 频率序列 spectrum = fftshift(abs(fft(C))); % 绘制频谱图 figure; plot(f, spectrum); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); 完整代码： 复制 % 生成随机信号 fs = 1000; % 采样率 t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列 signal = randn(size(t)) + 1i * randn(size(t)); % 随机信号 % 汉明码编码 m = [real(signal); imag(signal)]; [H, G, C] = hamming_encode(m(:)'); % 频谱分析 N = length(C); % 信号长度 f = (-N/2:N/2-1) * fs / N; % 频率序列 spectrum = fftshift(abs(fft(C))); % 绘制频谱图 figure; plot(f, spectrum); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');

这段代码本身没有错误，但是需要注意的是，在进行频谱分析时，需要对信号进行零填充，以便得到更精细的频率分辨率。修改后的代码如下：

% 生成随机信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
signal = randn(size(t)) + 1i * randn(size(t)); % 随机信号

% 汉明码编码
m = [real(signal); imag(signal)];
[H, G, C] = hamming_encode(m(:)');

% 频谱分析
N = length(C); % 信号长度
Nfft = 2^nextpow2(N*2); % 零填充到最近的2的幂次
f = (-Nfft/2:Nfft/2-1) * fs / Nfft; % 频率序列
spectrum = fftshift(abs(fft(C, Nfft)));

% 绘制频谱图
figure;
plot(f, spectrum);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');

这里使用了 `nextpow2` 函数来计算最近的2的幂次，然后对信号进行了零填充。这样得到的频谱图将会更加平滑和精细。