❶ 怎样利用MATLAB 完成周期矩形脉冲信号的频谱图
周期方波信号可以通过MATLAB中的ones()和zeros()命令轻松生成。要绘制其频谱图，只需使用fft()命令进行傅里叶变换。之后，对结果进行适当处理即可。具体而言，可以参考以下程序示例：
这里采用的是MATLAB内置函数rectpuls生成一个矩形脉冲。代码如下：
t=-20:20;
w=10;
y=rectpuls(t,w);%生成矩形脉冲信号
yy=fft(y);%进行傅里叶变换
N=size(y);
N=N(2);%获取宽度
fy=abs(fft(y))/N*2;%计算得到的频谱
接下来，利用subplot()函数绘制信号波形和频谱图：
subplot(2,1,1)
plot(y);
subplot(2,1,2)
plot(fy);
运行上述代码后，将得到如图所示的输出结果。通过调整参数，您可以生成不同宽度和位置的矩形脉冲信号，并观察其频谱变化。
值得注意的是，fft()函数默认返回的是双边频谱，包含正频谱和负频谱。这里使用abs()函数取频谱的绝对值，并乘以2/N作为归一化处理，以方便观察。
此外，您可以根据实际需求调整采样点数和时间范围，以获得更精确的频谱图。MATLAB的强大功能使其成为信号处理的理想工具，特别是在处理周期性信号时，FFT方法尤为有效。
通过上述程序示例，您可以轻松地在MATLAB中生成周期矩形脉冲信号的频谱图，这对于信号分析和处理具有重要意义。
❷ matlab中fft命令为何要配合fftshift来用
fftshift的作用正是让正半轴部分和负半轴部分的图像分别关于各自的中心对称。因为直接用fft得出的数据与频率不是对应的，fftshift可以纠正过来
以下是Matlab的帮助文件中对fftshift的说明：
Y = fftshift(X) rearranges the outputs of fft, fft2, and fftn by moving the zero-frequency component to the center of the array. It is useful for visualizing a Fourier transform with the zero-frequency component in the middle of the spectrum. For vectors, fftshift(X) swaps the left and right halves of X.
例子如下：
clear;
clc;
t=0:0.001:2;
n=2001;
Fs=1000;
Fc=200;
x=cos(2*pi*Fc*t);
y1=fft(x);
y2=fftshift(y1);
f=(0:2000)*Fs/n-Fs/2;
hold on;
plot(f,abs(y1),'r')
plot(f,abs(y2),'b')
❸ 怎么利用DFT的结果怎么画幅度谱啊我的幅度谱肯定不对！错在哪里啊
当我们使用DFT（离散傅立叶变换）得到的结果来绘制幅度谱时，可能会遇到一些问题。首先，确认你是否采用了快速傅立叶变换（FFT），因为直接使用h=fft(x)的方式计算幅度谱可能会导致结果不准确。这是因为选取的采样点数量过少，导致频谱出现扩展现象，分辨率较低。
解决这个问题的关键在于增加采样点。试着使用h=fft(x,512)这样的命令，这样做的好处是提升了采样点的数量，使得频率分布更加集中。采样点越多，频率分辨率就越高，能够更精确地描绘出幅度谱。因此，确保你的幅度谱是基于足够多的采样点计算得出的，这是提高幅度谱准确性的关键步骤。通过调整采样点，你就能得到更加准确和集中的幅度谱，从而识别出可能的错误所在。