用MATLAB软件编程和调用相关函数，绘制周期T1=1，幅度E=1的对称方波的前10项傅里叶级数的系数（三角函数形式），并用前5项恢复原信号。 （1）画出原时域迫性和幅度谱： （2）绘出恢复后的时域波形，并与原波形 比较并简要说明。

好的，我了解了你的问题。这是一个MATLAB编程问题，需要用到傅里叶级数的相关知识。下面是代码和解释：

% 定义周期T和幅度E
T = 1;
E = 1;

% 定义傅里叶级数中的n的范围
n = 1:10;

% 定义傅里叶级数系数的公式
Cn = zeros(size(n));
for i = 1:length(n)
    if mod(n(i), 2) == 1
        Cn(i) = (4*E)/(pi*n(i));
    end
end

% 绘制傅里叶级数系数的三角函数形式
t = linspace(0, 2*T, 1000);
f = zeros(size(t));
for i = 1:length(n)
    f = f + Cn(i)*sin(2*pi*n(i)*t/T);
end
figure;
subplot(2,1,1);
stem(n, Cn);
xlabel('n');
ylabel('C_n');
title('傅里叶级数系数的三角函数形式');
subplot(2,1,2);
plot(t, f);
xlabel('t');
ylabel('f(t)');
title('对称方波的前10项傅里叶级数的三角函数形式');

% 绘制原信号的时域和幅度谱
t = linspace(0, 2*T, 1000);
ft = zeros(size(t));
for i = 1:length(n)
    ft = ft + Cn(i)*exp(1j*2*pi*n(i)*t/T);
end
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, ft);
xlabel('t');
ylabel('f(t)');
title('对称方波的时域图像');
subplot(2,1,2);
freq = linspace(-10, 10, 1000);
F = zeros(size(freq));
for i = 1:length(n)
    F = F + Cn(i)*pi*(2*pi*n(i)*freq + (pi/2)*sign(n(i)));
end
plot(freq, F);
xlabel('频率');
ylabel('幅度');
title('对称方波的幅度谱');

% 恢复原信号并绘制时域波形
n2 = 1:5;
Cn2 = Cn(n2);
t = linspace(0, 2*T, 1000);
ft_recover = zeros(size(t));
for i = 1:length(n2)
    ft_recover = ft_recover + Cn2(i)*exp(1j*2*pi*n2(i)*t/T);
end
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, ft_recover);
xlabel('t');
ylabel('f(t)');
title('对称方波的前5项傅里叶级数恢复的时域图像');
subplot(2,1,2);
plot(t, ft);
xlabel('t');
ylabel('f(t)');
title('对称方波的原时域图像与恢复后时域图像的比较');

解释如下：

1. 首先，定义了周期T和幅度E。
2. 接着，定义了n的范围，也就是傅里叶级数中的n的取值。
3. 然后，用一个循环计算了每个n对应的傅里叶级数系数Cn。
4. 接下来，用另一个循环根据三角函数的形式计算了每个时刻t对应的傅里叶级数f。
5. 然后，使用stem函数和plot函数绘制了傅里叶级数系数的三角函数形式和对称方波的前10项傅里叶级数的三角函数形式。
6. 接着，又定义了一个t的范围，并使用一个循环计算了每个时刻t对应的原信号ft。
7. 然后，使用plot函数绘制了原信号的时域图像，并使用一个for循环计算了原信号的幅度谱F。
8. 接下来，又定义了n2的范围，也就是恢复时只使用前5项傅里叶级数。
9. 然后，使用一个循环计算了每个时刻t对应的恢复信号ft_recover。
10. 最后，使用plot函数绘制了恢复信号的时域图像，并与原信号的时域图像进行了比较。