解释代码fs=1000;n=-100:100; figure(1) yn=sin(400*pi*n/fs);subplot(2,1,1);plot(n, yn ) xlabel('n');ylabel('yn') title('N=200') Yk=fft(yn,4096); f=fs*[0:4095]/4096; %频率值 subplot(2,1,2);plot(f,abs(Yk)/max(abs(Yk))) %幅度特性曲线 xlabel('f/Hz');ylabel('[Y(k)]') fs=1000;n=-150:150; figure(2); yn=sin(400*pi*n/fs);subplot(2,1,1);plot(n, yn ) xlabel('n');ylabel('yn') title('N=300') Yk=fft(yn,4096); f=fs*[0:4095]/4096; subplot(2,1,2);plot(f,abs(Yk)/max(abs(Yk))) xlabel('f/Hz');ylabel('[Y(k)]')

这段代码主要是展示了离散信号的傅里叶变换。具体来讲，代码首先定义了采样频率 fs=1000，以及离散时间序列 n。然后，代码生成一个正弦信号 yn=sin(400*pi*n/fs)。接着，代码使用 subplot 函数将图像划分为两个子图，第一个子图中使用 plot 函数画出正弦信号 yn 随离散时间序列 n 的变化曲线，并使用 xlabel、ylabel 和 title 函数添加坐标轴标签和标题。第二个子图中使用 fft 函数对正弦信号 yn 进行傅里叶变换，得到频域表示 Yk，然后使用 plot 函数画出频率特性曲线 f 和幅度特性曲线 abs(Yk)/max(abs(Yk))，并使用 xlabel、ylabel 函数添加坐标轴标签。同样的操作在第二个 figure 中进行了一遍，只不过离散时间序列的长度变为了 N=300。这段代码主要是为了展示不同离散时间序列长度对傅里叶变换结果的影响。