DataB是一个二维数据组，我想使用matlab对它逐行进行傅里叶变换，并以时间-频率为坐标轴画图，应该如何编写代码

在MATLAB中，如果你有一个名为DataB的二维数据数组，你需要逐行应用离散傅立叶变换（DFT），并将结果绘制为时间-频率图。首先，假设DataB是时间序列数据，每一行代表一个信号样本。以下是基本的步骤：

1. 定义函数进行逐行傅里叶变换：

function fourier_transform = row_wise_dft(dataB)
    % 获取数据的行数（信号的数量）
    num_rows = size(dataB, 1);

    % 初始化存储DFT结果的矩阵
    fourier_transform = zeros(num_rows, length(dataB(1,:)));

    for i = 1:num_rows
        % 对当前行（即一个信号）应用DFT
        dft_row = fft(dataB(i,:), 'whole');
        
        % 离散傅里叶变换的结果包含负频率部分，我们可以只取正频率部分
        dft_row = dft_row(1:end/2 + 1);
        
        % 将结果添加到结果矩阵
        fourier_transform(i,:) = dft_row;
    end
end

2. 应用上述函数并创建时间-频率图：

% 假设DataB已经存在
dft_result = row_wise_dft(DataB);

% 计算时间轴和频率轴
time_axis = (0:length(DataB(1,:))-1) / sampling_rate; % 假设已知采样率sampling_rate
freq_axis = (0:length(dft_result(:,1))-1)/length(DataB); % 频率范围

% 绘制频谱图
figure;
imagesc(time_axis, freq_axis, abs(dft_result)); % 时间在x轴，频率在y轴，幅度在z轴
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Row-wise DFT of DataB');
colorbar;

在这个例子中，`abs()` 函数用于获取复数DFT结果的绝对值，以显示信号的能量分布。

注意：这个例子假设你已经知道了原始数据的采样率（`sampling_rate`），如果不知道，你可能需要额外的信息来计算时间轴。