请介绍如何在MATLAB中模拟连续时间信号，并使用傅里叶变换分析其频谱特性。

为了帮助工程学生理解和实践连续时间信号的频谱分析，本书《信号与系统：MATLAB集成方法》提供了一系列实用的指导和示例。在MATLAB环境中，您可以使用内置函数来模拟连续时间信号，并通过傅里叶变换分析其频谱特性。

参考资源链接：[信号与系统：MATLAB集成方法](https://wenku.csdn.net/doc/3wabkib450?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，您需要定义连续时间信号。假设我们有一个简单的正弦波信号，其表达式为x(t) = A*sin(ωt + φ)，其中A是振幅，ω是角频率，φ是相位。在MATLAB中，您可以使用sincos函数创建该信号，并绘制其波形图。

接着，您将使用傅里叶变换来分析信号的频谱特性。MATLAB提供了fft函数来执行快速傅里叶变换(FFT)，但是FFT是针对离散时间信号的。因此，为了分析连续信号的频谱，您需要先对信号进行离散化处理，通常是通过采样得到离散时间信号。然后，您可以使用fft函数计算离散信号的频谱。

在MATLAB中，您可以使用以下步骤来完成这一过程：

1. 定义时间向量和信号参数。
2. 生成连续时间信号的离散样本。
3. 使用fft函数计算离散信号的频谱。
4. 使用fftshift函数调整频谱零频率分量到中心。
5. 绘制频谱图，通常包括幅频和相频特性。

示例代码如下：

% 定义信号参数
A = 1; % 振幅
f = 100; % 频率(Hz)
phi = 0; % 相位
Fs = 1000; % 采样频率(Hz)
T = 1/Fs; % 采样时间间隔
L = 1500; % 信号长度
t = (0:L-1)*T; % 时间向量

% 生成连续时间信号的离散样本
x = A*sin(2*pi*f*t + phi);

% 计算离散信号的FFT
X = fft(x);

% 频率向量
f = Fs*(0:(L/2))/L;

% 调整频谱零频率分量到中心
X = fftshift(X);

% 计算幅值
magnitude = abs(X);

% 绘制频谱图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f,magnitude);
title('幅频特性');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('|X(f)|');

subplot(2,1,2);
phase = angle(X);
plot(f,phase);
title('相频特性');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('Phase (radians)');

通过上述步骤和代码，您可以清楚地看到连续时间信号的频谱分布，以及对应的幅频和相频特性。这种分析对于理解信号的基本特性以及在通信和信号处理中的应用至关重要。

参考资源链接：[信号与系统：MATLAB集成方法](https://wenku.csdn.net/doc/3wabkib450?spm=1055.2569.3001.10343)