帮我写一下子函数signal_gen；signal_r=signal_gen(fsample,f_carrier,f_code,code_phase_init,dBW_signal_pow,dB_C_I,dot_num);

当然，这是一个生成信号的函数，它可以生成一个包含载波和码元的复合信号。以下是一个可能的实现：

function signal_r = signal_gen(fsample, f_carrier, f_code, code_phase_init, dBW_signal_pow, dB_C_I, dot_num)
% Inputs:
%   - fsample: 采样频率
%   - f_carrier: 载波频率
%   - f_code: 码元频率
%   - code_phase_init: 码元初始相位
%   - dBW_signal_pow: 信号功率
%   - dB_C_I: 载波与干扰的功率比
%   - dot_num: 码元个数
% Output:
%   - signal_r: 生成的信号

% 计算采样间隔
T = 1/fsample;

% 计算码元时长
T_code = 1/f_code;

% 生成时间轴
t = (0:T:(dot_num-1)*T_code)';

% 生成码元
code = sign(sin(2*pi*f_code*t + code_phase_init));

% 生成带有干扰的载波
carrier = sqrt(10^(dBW_signal_pow/10)) * cos(2*pi*f_carrier*t) ...
        + sqrt(10^((dBW_signal_pow-dB_C_I)/10)) * randn(size(t));

% 生成复合信号
signal_r = carrier .* code;

这个函数中，我们首先计算了采样间隔 $T$，然后根据码元频率 $f_\text{code}$ 计算了码元时长 $T_\text{code}$。然后，我们生成了时间轴 $t$，包含了所有的采样点。接着，我们生成了码元信号 $code$，使用了 sign 函数将正弦波转换为方波。然后，我们生成了带有干扰的载波 $carrier$，其中信号功率 $P_\text{signal}$ 的 dB 值为 $dBW_\text{signal\_pow}$，干扰功率 $P_\text{interference}$ 的 dB 值为 $dB_\text{C_I}$，并且使用 randn 函数生成了一个高斯白噪声序列，其功率为 $P_\text{interference}$。最后，我们生成了复合信号 $signal_r$，其为载波和码元信号的乘积。