对上面的双向零相移的滤波器进行优化，基于Matlab来实现同时要求条理清晰

好的，以下是基于Matlab实现双向零相移滤波器优化的步骤：

1. 选择合适的滤波器类型和阶数。

   f_cut = 1000; % 截止频率
   order = 8; % 阶数
   
   % 选择Butterworth滤波器
   [b, a] = butter(order, f_cut/(Fs/2), 'high'); 

2. 采用多个滤波器级联的方式。

   % 将滤波器分解成多个一阶滤波器
   [num, den] = tfdata(tf(b, a), 'v');
   [z, p, k] = tf2zp(num, den);
   [num1, den1] = zp2tf(z(1), p(1), k);
   [num2, den2] = zp2tf(z(2), p(2), k);
   
   % 级联多个滤波器
   y1 = filter(num1, den1, x);
   y2 = filter(num2, den2, y1);
   y = y2;

3. 采用FFT滤波器。

   % 计算FFT滤波器系数
   n_fft = length(x);
   f_fft = (0:n_fft-1)/n_fft*Fs;
   h_fft = fft(b, n_fft)./fft(a, n_fft);
   
   % 应用FFT滤波器
   y_fft = ifft(fft(x).*h_fft);
   y = real(y_fft);

4. 优化延迟时间。

   % 计算延迟时间
   delay = (length(b)-1)/2;
   
   % 将延迟时间分配给前向和后向滤波器
   b1 = b;
   a1 = a;
   b2 = fliplr(b);
   a2 = fliplr(a);
   b1(delay+1:end) = 0;
   a1(delay+1:end) = 0;
   b2(delay+1:end) = 0;
   a2(delay+1:end) = 0;
   
   % 应用双向滤波器
   y1 = filter(b1, a1, x);
   y2 = filter(b2, a2, y1);
   y = y2(delay+1:end);

以上是基于Matlab实现双向零相移滤波器优化的步骤，需要根据具体应用场景进行选择和调整。需要注意的是，在实际应用中，需要对每种优化方式进行性能比较，以选择最适合的优化方法。