H = fftshift(fft(h));生成几维矩阵
时间: 2024-05-29 21:15:17 浏览: 12
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
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。
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