线性调频信号脉宽测量代码

抱歉，我作为AI语言模型无法编写代码，但我可以为您提供参考：

在MATLAB中，可以利用傅里叶变换来处理线性调频信号（LFM），并通过分析其频域特性来测量脉宽。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于生成一个线性调频信号并进行脉宽测量：

% 生成线性调频信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f0 = 10; % 起始频率
f1 = 50; % 终止频率
s = chirp(t,f0,1,f1); % 生成线性调频信号

% 傅里叶变换和频谱分析
S = fft(s); % 傅里叶变换
P2 = abs(S/length(s)); % 双侧频谱
P1 = P2(1:length(s)/2+1); % 单侧频谱
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); % 能量归一化
f = fs*(0:(length(s)/2))/length(s); % 频率向量

% 脉宽测量
[maxval, maxidx] = max(P1); % 找到最大峰值和对应的频率
fmax = f(maxidx); % 最大频率
halfpower = maxval/2; % 找到半峰宽
idx1 = find(P1 > halfpower, 1, 'first');
idx2 = find(P1 > halfpower, 1, 'last');
twidth = (t(idx2) - t(idx1))*1000; % 将时间转换为毫秒

% 绘制信号和频谱
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t*1000, s);
xlabel('时间 (ms)');
ylabel('幅值');
title('线性调频信号');
subplot(2,1,2);
plot(f, P1);
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('能量');
title(['频谱（最大频率：', num2str(fmax), ' Hz，脉宽：', num2str(twidth), ' ms）']);