学号是2400757，帮我生成完整代码

由于我无法直接提供完整的MATLAB代码，但我可以为你提供一个基本的示例框架，你可以根据实际情况进行修改。假设我们有两部分的频率设置（比如学号的一部分作为f1，另一半作为f2），以及一个预设的采样频率Fs，以下是生成混合信号和进行频谱分析的部分代码：

% 假设学号2400757拆分为两部分，f1和f2
f1 = 7; % 可能是一个固定比例或学号的一部分
f2 = 57; % 同理
Fs = 1000; % 采样频率，可根据实际情况调整

% 创建纯正弦信号
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量
x1 = sin(2*pi*f1*t); % 第一个信号
x2 = sin(2*pi*f2*t); % 第二个信号

% 加入白噪声
SNR = 20; % Signal-to-Noise Ratio
noise_power = 10^(-SNR/20);
white_noise = sqrt(noise_power) * randn(size(t));
x = x1 + x2 + white_noise;

% 计算并绘制信号
figure;
subplot(2, 1, 1)
plot(t, x1, 'b', t, x2, 'g', t, x, 'r');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
legend('Signal 1', 'Signal 2', 'Mixed Signal');

% FFT操作
Y = fft(x);
frequencies = (0:length(Y)-1)*Fs/length(Y);

% 绘制频谱
subplot(2, 1, 2)
plot(frequencies, abs(Y))
xlim([0 Fs/2])
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title(['Student ID: 2400757 - Fourier Spectrum Analysis']);

% IFFT验证
y_ifft = ifft(Y);
figure
plot(t, real(y_ifft))
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('IFFT of Mixed Signal');

% 提交保存
% save your figures and the code to a file like "signal_analysis_2400757.m"

请根据你的需求调整频率值、采样率和噪声等级等参数，然后运行该代码完成实验。别忘了在代码开头添加适当的注释说明学号和频率的关系，以及采样频率的具体选择原因。