T = t(end); df = 1 / T; N = length(st); f = -N/2 * df : df : N/2 * df - df; sf = fft(st); sf = T / N * fftshift(sf); %低通滤波 df = f(2) - f(1); fN = length(f); ym = zeros(1, fN); xm = floor((2*fm) / df); xm_shift = [-xm : xm-1] + floor(fN / 2); ym(xm_shift) = 1; yf = ym .* sf; %频域转时域 df = f(2) - f(1); fmax = (f(end) - f(1) + df); dt = 1 / fmax; N = length(f); t = [0 : N-1] * dt; yf = fftshift(yf); st = fmax * ifft(yf); st1 = real(st);

这段代码是对一个时间序列进行低通滤波的过程。首先进行了傅里叶变换，然后将频率轴移动到中心位置，接着构造一个低通滤波器，将低通滤波器和信号的频域表示相乘得到滤波后的频域信号。最后再进行一次傅里叶逆变换，将滤波后的频域信号转换为时域信号。

具体来说，代码的第一行计算了信号的持续时间 T。接着计算了信号的采样频率 df，以及采样点数 N。然后通过傅里叶变换 fft 将信号转换为频域表示，再通过 fftshift 将频域信号移到中心位置。接下来构造了一个低通滤波器，具体方法是将一个长度为 fN 的零向量 ym，将其中心的 2fm 个元素赋值为 1，然后将其移动到中心位置。使用 .* 运算符将低通滤波器和信号的频域表示相乘得到滤波后的频域信号 yf。最后进行一次傅里叶逆变换 ifft，将滤波后的频域信号转换为时域信号 st1。

需要注意的是，代码中使用了一个临时变量 sf 来保存傅里叶变换后的频域信号，因为在后面的计算中需要多次使用到。另外，代码中的 xm_shift 变量用于将低通滤波器移动到正确的位置，使其与频域信号相乘时能够正确地进行过滤。