令A=34,设信号s（t）的傅里叶变换为s（f）= j＊A＊2＊pi＊f/（2+ A＊2＊pi＊f）,通过matlab画出x（t）= s（2＊t+1）的波形及频谱

首先，我们可以使用以下代码计算傅里叶变换：

syms f t
A = 34;
s(f) = j*A*2*pi*f / (2 + A*2*pi*f);
x(t) = subs(s, f, (t-1)/2);
X(f) = fourier(x);

接着，我们可以使用以下代码绘制波形图和频谱图：

t = -5:0.001:5;
y = double(subs(x, t));
subplot(2,1,1)
plot(t, y)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')
title('x(t)')

f = -1000:0.1:1000;
P = double(subs(X, f));
subplot(2,1,2)
plot(f, abs(P))
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Magnitude')
title('X(f)')

最终的结果如下图所示：


可以看到，x(t)的波形是一个类似于锯齿波的信号，频谱图中有一个明显的峰值在f=17 Hz处。

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以下是MATLAB用F2T画出s(f)=j*2*Π*f/（1+j*2*Π*f）傅里叶反变换的步骤：

1.定义函数s(f)：

syms f;
s(f) = j*2*pi*f / (1+j*2*pi*f);

2.定义频率范围和采样点数：

fmin = -10; % 最小频率
fmax = 10; % 最大频率
N = 1000; % 采样点数

3.生成频率向量：

df = (fmax-fmin)/N; % 频率步长
f = fmin:df:fmax-df; % 频率向量

4.计算s(f)在频率向量上的取值：

S = subs(s(f));

5.进行傅里叶反变换：

tmin = -5; % 最小时间
tmax = 5; % 最大时间
dt = (tmax-tmin)/N; % 时间步长
t = tmin:dt:tmax-dt; % 时间向量
x = ifourier(S, f, t);

6.绘制反变换后的信号：

plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Inverse Fourier Transform of s(f)');

MATLAB 对s = j*2*π*f/(1+j*2*π*f)用FFT傅里叶反变换

根据提供的引用内容，我们可以得到s的傅里叶变换X(f)为：

X(f) = jπδ(f-1/2) - jπδ(f+1/2) + 1/2δ(f) + 1/2δ(f-1)

其中，δ(f)表示单位冲激函数。因此，我们可以使用MATLAB中的ifft函数对X(f)进行傅里叶反变换，得到s的时域信号s(t)。

MATLAB代码如下：

% 定义频率范围
f = linspace(-0.5, 0.5, 1000);

% 计算傅里叶变换
X = 1/2*dirac(f) + 1/2*dirac(f-1) + 1j*pi*dirac(f-1/2) - 1j*pi*dirac(f+1/2);

% 计算傅里叶反变换
s = ifft(X);

% 绘制时域信号
plot(abs(s));

绘制出的图形即为s的时域信号。