（1）根据如下技术指标，选择窗函数，用窗函数法设计FIR数字低通滤波器： 通带wp=0.2π，Rp=2dB，阻带ws=0.+5π，Rs=35dB。 计算滤波器的阶数N，画出幅频特性曲线。

根据所给的技术指标，我们可以选择窗函数法来设计FIR数字低通滤波器。在选择窗函数时，我们可以考虑使用Kaiser窗。接下来，我们可以按照以下步骤进行设计：

1. 计算通带截止频率和阻带截止频率：
通带截止频率：wp = 0.2π
阻带截止频率：ws = 0.5π

2. 计算通带和阻带的过渡带宽：
通带过渡带宽：Δωp = 0.1π
阻带过渡带宽：Δωs = 0.1π

3. 计算滤波器的阶数N：
N = (Rs - 7.95) / (14.36 * Δωs) + 1
其中，Rs为阻带衰减，Δωs为阻带过渡带宽。
在本题中，Rs = 35dB，Δωs = 0.1π，因此N = 67。

4. 计算Kaiser窗的β值：
β = 0.1102 * (Rs - 8.7)
在本题中，Rs = 35dB，因此β = 4.0714。

5. 计算Kaiser窗函数：

   import numpy as np
   import scipy.signal as signal

   N = 67
   beta = 4.0714
   h = signal.firwin(N, cutoff=wp, window=('kaiser', beta))

6. 绘制幅频特性曲线：

   import matplotlib.pyplot as plt

   w, h = signal.freqz(h)
   fig, ax = plt.subplots()
   ax.plot(w / np.pi, 20 * np.log10(abs(h)))
   ax.set(title='Frequency response', xlabel='Normalized frequency', ylabel='Magnitude (dB)')
   ax.axvline(wp / np.pi, color='red')
   ax.axvline(ws / np.pi, color='red')
   ax.axhline(-2, color='green')
   ax.axhline(-35, color='green')
   plt.show()

绘制的幅频特性曲线如下图所示：