H = fftshift(fft(h));生成几维矩阵

假设 h 是一个一维向量，则 H 也是一个一维向量。但是，如果 h 是一个多维数组，则 H 的维度也会相应地增加，具体取决于 h 的维度。

在使用 fft 函数进行傅里叶变换时，如果输入是一个 N 维数组，则输出也是一个 N 维数组。而使用 fftshift 函数后，输出的数组与输入数组具有相同的维数和尺寸。因此，如果输入的数组是一个一维向量，则输出也是一个一维向量；如果输入的数组是一个二维矩阵，则输出也是一个二维矩阵，以此类推。

相关问题

H=fftshift(fft([h zeros(1,num_nfft-Lch)].',num_nfft)); x_equalization=x_already1./repmat(H,1,num_nfft);

这段代码是什么意思？

这段代码主要是进行频域均衡处理。首先，信道的冲激响应 h 会被补零到长度为 num_nfft，然后进行 FFT 变换并移位。接着，将已经接收到的信号 x_already1 除以 H（即对信号进行均衡），得到 x_equalization。其中，repmat 函数是将 H 复制成与 x_already1 相同的大小，以便进行矩阵运算。

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。