说明：
（1）图3.8大部分程序与图3.6一样，一点不同：增添了tc，将基带信号转化为非基带信号

matlab程序如下：

% initial matlab workspace
% figure 3.8; page 56
clc
clear
close all% 设置时间宽度T 和 TBP
T   = 7.2e-6;
TBP = 42;% 计算B和K
B = TBP/T;
K = B/T;% 设置tc
tc = 1e-6;% 设置时间序列t
fs = 1.2*B;
dt = 1/fs;
Nt = ceil( T/dt );
Nt = 2^( ceil( log2(Nt) ) );
dt = T/Nt;
fs = 1/dt;
t  = -T/2:dt:T/2-dt;% 模拟接收信号sr; 滤波核
sr = exp( 1i.*pi.*K.*(t-tc).^2 );     sr0 = sr; % sr0用于画图
h  = exp( -1i.*pi.*K.*(-t-tc).^2 );% 计算输出信号频谱; 因为DFT的循环卷积特性 所以要补零, 以2*Nt进行fft计算; 注意，这里相当于把脉冲宽度扩展为2*T
% sr和h补零 并时域shift
sr = [ sr(Nt/2+1:end), zeros(1,Nt), sr(1:Nt/2) ];
h  = [  h(Nt/2+1:end), zeros(1,Nt),  h(1:Nt/2) ];
% 计算sout的频谱
sr_f    = fftshift( fft( sr ) ) * dt;  % *dt 转化为傅里叶变换结果h_f    = fftshift( fft(  h ) ) * dt;  % *dt 转化为傅里叶变换结果
s_out_f = sr_f .* h_f;
% 得到滤波输出信号时域
s_out = ifftshift( ifft(  ifftshift( s_out_f ) ) ) * length(s_out_f) *fs/(2*Nt); % 以时刻t=0为中心, *N*df转化为逆傅里叶变换结果
t_out = (0:2*Nt-1)*dt - Nt*dt;% 生成频点fre
fre = (0:2*Nt-1)*fs/(2*Nt) - fs/2;% 频谱 画图
h = figure; set( h, 'position', [100,100,900,600]);
sub_row = 4; sub_col = 2; sub_count = 0;
% sr_f的幅度和相位
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( fre, abs(sr_f)*dt ); title('接收信号频谱幅度'); xlabel('f(Hz)')
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( fre, phase(sr_f)  ); title('接收信号频谱相位'); xlabel('f(Hz)')
% h_f的幅度和相位
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( fre, abs(h_f)*dt ); title('滤波核频谱幅度'); xlabel('f(Hz)')
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( fre, phase(h_f)  ); title('滤波核频谱相位'); xlabel('f(Hz)')
% s_out_f的幅度和相位
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( fre, abs(s_out_f)*dt ); title('滤波输出信号频谱幅度'); xlabel('f(Hz)')
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( fre, phase(s_out_f)  ); title('滤波输出信号频谱相位'); xlabel('f(Hz)')
% s_out的幅度和相位
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( t_out*1e6, (s_out) ); title('滤波输出信号时域（未扩展）'); xlabel('时间(us)')
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); bar( t_out*1e6, ( angle(s_out) )  ); title('滤波输出信号时域相位'); xlabel('时间(us)'); %xlim([-1,1])% 为了时域插值； 频谱补零,补零个数为Nz; 为了能够使用fftshift，两边补零个数一致
Nz      = 40*Nt;
s_out_f = fftshift( [zeros(1,Nz/2), s_out_f, zeros(1,Nz/2) ] );% 得到滤波输出信号时域; 时域插值
s_out = ifftshift( ifft( s_out_f ) ) * length(s_out_f) *fs/(2*Nt); % 以时刻t=0为中心, *N*df转化为逆傅里叶变换结果
% 得到时刻点
Ns    = length( s_out );
dtnow = 2*T/Ns ; % 前面求解的时候把脉冲宽度已经扩展为2*T了
t_out = -T:dtnow:T-dtnow;% 画图figure3.6
h = figure; set( h, 'position', [100,100,900,600]);
sub_row = 2; sub_col = 2; sub_count = 0;
% 原始信号实部
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( t*1e6, real(sr0) ); title('原始信号实部'); xlabel('时间（us）')
% 压缩后的信号(dB)
temp = abs( s_out );
temp = 20.*log10( temp./max(temp) );
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( t_out*1e6,  temp ); title('压缩后的信号(经扩展)'); xlabel('时间（us）'); ylabel('幅度(dB)'); xlim([-1,1]); ylim([-30,0]); 
% 压缩后的信号(dB)
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( t_out*1e6,  s_out ); title('压缩后的信号(经扩展)'); xlabel('时间（us）'); ylabel('幅度'); xlim([-3.6,3.6]);  
% 压缩后的信号相位
sub_count = sub_count + 1;  subplot( sub_row, sub_col, sub_count ); plot( t_out*1e6,  abs(angle(s_out)) ); title('压缩后的信号的相位(经扩展)'); xlabel('时间（us）'); ylabel('幅度'); xlim([-1,1]);  

matlab程序运行结果如下：