a=fftshift(fft2(qjynoise)); subplot(4,3,8);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去随机噪声后频谱图');逐句进行注释

a=fftshift(fft2(qjynoise));

这行代码的意思是对变量 qjynoise 进行二维傅里叶变换，并对结果进行频域移位操作，得到的结果存储在变量 a 中。

subplot(4,3,8);

这行代码的意思是将图像窗口分为 4 行 3 列共 12 个子图，当前操作的子图位于第 8 个位置。

imshow(mat2gray(log(abs(a))));

这行代码的意思是将变量 a 的幅值取对数，然后进行灰度归一化，最后将结果显示在当前操作的子图中。

title('去随机噪声后频谱图');

这行代码的意思是给当前操作的子图添加标题 "去随机噪声后频谱图"。

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a=fftshift(fft2(qjynoise)); subplot(4,3,8);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去随机噪声后频谱图');逐句注释

a=fftshift(fft2(qjynoise));

这行代码的意思是对变量 qjynoise 进行二维傅里叶变换，并对结果进行频域移位操作，得到的结果存储在变量 a 中。

subplot(4,3,8);

这行代码的意思是将图像窗口分为 4 行 3 列共 12 个子图，当前操作的子图位于第 8 个位置。

imshow(mat2gray(log(abs(a))));

这行代码的意思是将变量 a 的幅值取对数，然后进行灰度归一化，最后将结果显示在当前操作的子图中。

title('去随机噪声后频谱图');

这行代码的意思是给当前操作的子图添加标题 "去随机噪声后频谱图"。

a=fftshift(fft2(qnoise)); subplot(4,3,11);imshow(mat2gray(log(abs(a))));

这段代码是将一个二维信号的傅里叶变换结果进行可视化。具体步骤如下：

1. 对qnoise进行傅里叶变换，得到频域表示。
2. 对频域表示进行fftshift操作，将频域中心点移动到图像中心位置。
3. 对移动后的频域表示取绝对值，并取对数，得到幅度谱的对数表示。
4. 使用mat2gray函数将幅度谱的对数值映射到0-1之间的范围内。
5. 使用imshow函数显示幅度谱的对数表示，这里的图像可能是黑白的，表示不同频率的强度。

整个过程的目的是对傅里叶变换结果进行可视化，以便于理解信号在频域上的特征。