LFM信号数字脉冲压缩（时域、频域）

下面是使用Matlab实现LFM信号数字脉冲压缩的源码：

% LFM信号数字脉冲压缩（时域、频域）

% 清除工作区和命令窗口
clear all;
clc;

% 参数设置
fs = 100e6;         % 采样率
T = 1e-6;           % 信号时长
f0 = 10e6;          % 起始频率
f1 = 50e6;          % 终止频率
B = f1 - f0;        % 频率带宽
K = B / T;          % 调频斜率
t = 0:1/fs:T;       % 时间向量

% 生成LFM信号
s = exp(1i * pi * K * t.^2);

% 时域脉冲压缩
t_chirp = -T/2:1/fs:T/2;    % 脉冲压缩后的时间向量
h_time = conj(fliplr(s));   % 脉冲压缩滤波器的冲激响应
s_chirp = conv(s, h_time, 'same');   % 脉冲压缩后的信号

% 频域脉冲压缩
f = linspace(-fs/2, fs/2, length(t));   % 频率向量
h_freq = exp(-1i * pi * K * f.^2);      % 脉冲压缩滤波器的频率响应
s_freq = fftshift(fft(s));              % 信号的频谱
s_chirp_freq = ifft(ifftshift(s_freq .* h_freq));   % 脉冲压缩后的信号

% 绘制时域脉冲压缩前后的波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, real(s));
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('时域脉冲压缩前的波形');
subplot(2,1,2);
plot(t_chirp, real(s_chirp));
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('时域脉冲压缩后的波形');

% 绘制频域脉冲压缩前后的波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f, abs(s_freq));
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');
title('频域脉冲压缩前的频谱');
subplot(2,1,2);
plot(t, real(s_chirp_freq));
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('频域脉冲压缩后的波形');

这段代码实现了LFM（线性调频）信号的数字脉冲压缩。首先生成了LFM信号，然后分别使用时域和频域的方法进行脉冲压缩。

在时域脉冲压缩中，使用了脉冲压缩滤波器的冲激响应进行卷积运算，得到脉冲压缩后的信号。

在频域脉冲压缩中，使用了脉冲压缩滤波器的频率响应进行频谱的乘积运算，然后再进行逆傅里叶变换得到脉冲压缩后的信号。

最后，通过绘制时域脉冲压缩前后的波形和频域脉冲压缩前后的波形，可以直观地观察到脉冲压缩的效果。