plot(0:IFFT_bin_length-1,time_wave_matrix(2,:)) grid on ylabel('Amplitude') xlabel('Time') title('OFDM Time Signal, One Symbol Period')

这段代码是用来绘制一个OFDM时域信号的波形图，其中0:IFFT_bin_length-1表示x轴是从0到IFFT_bin_length-1的整数序列，time_wave_matrix(2,:)表示y轴是time_wave_matrix的第二行数据，即OFDM时域信号。grid on表示开启网格线，ylabel('Amplitude')和xlabel('Time')分别表示y轴和x轴的标签为Amplitude和Time，title('OFDM Time Signal, One Symbol Period')表示图的标题为OFDM Time Signal, One Symbol Period。

相关问题

temp_time = IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1); figure (4) plot(0:temp_time-1,ofdm_modulation) grid on ylabel('Amplitude (volts)') xlabel('Time (samples)') title('OFDM Time Signal')

这段代码是用来绘制OFDM调制后的时域信号图像。其中，temp_time是OFDM时域信号的长度，IFFT_bin_length是每个子载波IFFT后的长度，symbols_per_carrier是每个子载波中传输的符号数。ofdm_modulation是经过OFDM调制后的信号。plot函数用来绘制图像，0:temp_time-1表示x轴的范围，ofdm_modulation表示y轴的数值，grid on表示显示网格线，ylabel和xlabel分别表示y轴和x轴的标签，title表示图像的标题。

修改以下代码，plot向量长度不同% 读取输出文件数据 filename = 'D:\output_file.txt'; data = importdata(filename); Tp = 10e-6; B = 10e6; mu = B/Tp; % 采样率和时间轴 Fs = 400e6; Ts = 1/Fs; T_sample =Tp; N_sample = ceil(T_sample/Ts); t = (0:numel(data)-1) * Ts; Sig_ref = exp(1i*pi*mu*(t).^2); N_fft2 = length(data)+N_sample; PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 绘制脉冲压缩后的波形 figure; plot(t, PC_Sig_jam); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Pulse Compression'); % 显示结果 disp('时域波形:'); disp(data); disp('脉冲压缩后的波形:'); disp(PC_Sig_jamd_data);

可以将原始数据和压缩后的数据都进行插值，使它们的长度相同，然后再进行绘图。

修改后的代码如下：

% 读取输出文件数据
filename = 'D:\output_file.txt';
data = importdata(filename);

Tp = 10e-6;
B = 10e6;
mu = B/Tp;

% 采样率和时间轴
Fs = 400e6;
Ts = 1/Fs;
T_sample =Tp;
N_sample = ceil(T_sample/Ts);
t = (0:numel(data)-1) * Ts;

Sig_ref = exp(1i*pi*mu*(t).^2);

N_fft2 = length(data)+N_sample;

PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) );

% 插值
x = linspace(t(1), t(end), length(PC_Sig_jam));
y1 = interp1(t, data, x, 'linear');
y2 = interp1(t, PC_Sig_jam, x, 'linear');

% 绘制脉冲压缩后的波形
figure;
plot(x, y2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Pulse Compression');

% 显示结果
disp('时域波形:');
disp(y1);
disp('脉冲压缩后的波形:');
disp(y2);

这样就可以避免向量长度不同的问题。