请用matlab编写函数F=fsana(t,f,N),计算周期信号f的前N个指数形式的傅里叶级数系数，t表示f对应的抽样时间（均为一个周期）；再编写函数f=fssyn(F,t),由傅里叶级数系数F合成抽样时间t对应的函数。设计信号这两个函数是否正确。

以下是用MATLAB编写的两个函数：

function F = fsana(t, f, N)
% 计算周期信号f的前N个指数形式的傅里叶级数系数
% t: 表示f对应的抽样时间（均为一个周期）
% f: 周期信号
% N: 前N个指数形式的傅里叶级数系数
% F: 前N个傅里叶系数

% 计算周期T
T = t(end) - t(1);

% 计算基频频率
w0 = 2 * pi / T;

% 初始化傅里叶系数向量
F = zeros(1, N);

% 计算傅里叶系数
for n = 1:N
    F(n) = (1 / T) * trapz(t, f .* exp(-1j * n * w0 * t));
end

end

function f = fssyn(F, t)
% 由傅里叶级数系数F合成抽样时间t对应的函数
% F: 前N个傅里叶系数
% t: 表示f对应的抽样时间（均为一个周期）
% f: 合成的函数

% 计算周期T
T = t(end) - t(1);

% 计算基频频率
w0 = 2 * pi / T;

% 初始化函数值向量
f = zeros(size(t));

% 合成函数
for n = 1:length(F)
    f = f + F(n) * exp(1j * n * w0 * t);
end

end

下面是一个简单的例子，说明如何使用这两个函数：

% 定义抽样时间t和周期信号f
t = linspace(0, 2*pi, 1000);
f = square(t);

% 计算傅里叶系数
N = 10;
F = fsana(t, f, N);

% 合成函数
f_syn = fssyn(F, t);

% 绘制原始信号和合成信号
plot(t, f, t, real(f_syn), '--');
legend('原始信号', '合成信号');

该代码将生成一个包含原始信号和合成信号的图形。如果这两个函数被正确实现，那么合成信号应该与原始信号非常接近。