t=linspace(0,20,1000); x=square(0.5*pi*t,50); b=[1,0];a=[1,10]; sys=tf(b,a); y=lsim(sys,x,t); subplot(211),plot(t,x),axis([0,20,0,2]);title('输入') subplot(212),plot(t,y),axis([0,20,-2,2]);title('输出')优化

这段代码是用 MATLAB 实现一个方波输入通过一个一阶低通滤波器后的输出。如果要进行优化，可以考虑以下几个方面：

1. 增加注释：在代码中增加注释能够让其他人更容易地理解你的代码。

2. 更改变量名：t, x, b, a, sys, y 这些变量名不够具有描述性，可以更改为更有意义的名字。

3. 使用函数封装代码：将代码封装成一个函数，能够让代码更易于复用，并且能够提高代码的可读性。

4. 优化绘图：可以考虑使用更好的绘图方式，比如使用 subplot2grid 函数或者使用 matplotlib 的 OO 接口。

下面是按照上述建议进行优化后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

def lowpass_filter(input_signal, cutoff_frequency, sample_rate):
    """
    一阶低通滤波器
    """
    b, a = signal.butter(1, cutoff_frequency / (sample_rate / 2), 'low')
    output_signal = signal.filtfilt(b, a, input_signal)
    return output_signal

def main():
    sample_rate = 1000  # 采样率
    t = np.linspace(0, 20, sample_rate)  # 时间序列
    x = signal.square(0.5 * np.pi * t, duty=50)  # 方波输入
    cutoff_frequency = 10  # 截止频率
    y = lowpass_filter(x, cutoff_frequency, sample_rate)  # 一阶低通滤波器输出

    # 绘图
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))
    ax1.plot(t, x)
    ax1.set_xlim([0, 20])
    ax1.set_ylim([0, 2])
    ax1.set_title('输入')
    ax1.set_xlabel('Time (s)')
    ax1.set_ylabel('Amplitude')
    ax2.plot(t, y)
    ax2.set_xlim([0, 20])
    ax2.set_ylim([-2, 2])
    ax2.set_title('输出')
    ax2.set_xlabel('Time (s)')
    ax2.set_ylabel('Amplitude')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()