X = fftshift(fft2(ifftshift(x)))/sqrt(numel(x));

这行代码是进行二维傅里叶变换的代码，可以分为以下几步来理解：

1. `ifftshift(x)`：将输入的二维数组 `x` 进行反移位操作，即将原来在数组末尾的部分移动到数组头部，将原来在数组头部的部分移动到数组末尾。这一步的目的是为了将频谱的直流分量移到频谱的中心位置。

2. `fft2()`：对反移位后的二维数组进行二维傅里叶变换。

3. `fftshift()`：将傅里叶变换后的结果进行移位操作，将原来在频谱中心的部分移动到频谱四周，将原来在频谱四周的部分移动到频谱中心。这一步的目的是为了让频谱的中心位置对应原始信号的低频部分。

4. `sqrt(numel(x))`：对变换后的结果进行归一化，使其具有可比性。

5. 最后将变换后的结果赋值给 `X`。

这行代码的作用是将输入的二维信号 `x` 进行二维傅里叶变换，并将结果保存在 `X` 中。

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x1=fftshift(fft2(qsjnoise));

这也是一段 MATLAB 代码，用于对变量 qsjnoise 进行二维 FFT（快速傅里叶变换）并进行频谱中心化。具体地说，fft2() 是 MATLAB 中进行二维 FFT 的函数，将 qsjnoise 变量作为输入，得到一个二维频域信号。fftshift() 是用于对频域信号进行中心化的函数，将频域信号的零频分量移到中心位置，方便观察和处理。最终得到的结果存储在变量 x1 中。

Yy1=fftshift(fft(y2));

这段代码主要实现了对y2序列进行傅里叶变换和频谱平移的操作。

首先，使用fft函数对y2序列进行傅里叶变换，得到频域上的复数序列Yy1。然后，使用fftshift函数对Yy1进行频谱平移，将零频分量移到频谱的中心位置。

频谱平移的目的是为了方便后续的频谱分析和处理。在傅里叶变换之后，频谱的低频部分位于序列的左侧，高频部分位于序列的右侧。而进行频谱平移后，低频部分被移到了序列的中央位置，方便了频谱的可视化和处理。

需要注意的是，进行频谱平移的前提是傅里叶变换的结果是对称的，即进行傅里叶变换的序列是实数序列或者是偶函数。否则，进行频谱平移可能会导致频谱的形状发生变化，影响后续的分析结果。