已知滤波器的参数：fpl=1000;fpu=1200;fsl=700;fsu=1500;Fs=4000;MATLAB设计巴特沃斯滤波器

使用MATLAB可以设计出巴特沃斯滤波器，具体步骤如下：

1. 计算通带截止频率与阻带截止频率的归一化频率：

wp = [fpl fpu]/(Fs/2);
ws = [fsl fsu]/(Fs/2);

2. 确定通带最大衰减量和阻带最小衰减量：

Rp = 3; % 通带最大衰减量
Rs = 40; % 阻带最小衰减量

3. 计算滤波器的阶数和截止频率：

[n, Wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs);

4. 使用 `butter` 函数设计巴特沃斯滤波器：

[b, a] = butter(n, Wn);

至此，巴特沃斯滤波器的设计就完成了，其中 `b` 和 `a` 分别表示巴特沃斯滤波器的分子和分母系数。

如果需要对信号进行滤波，可以使用 `filter` 函数：

y = filter(b, a, x);

其中 `x` 表示输入信号，`y` 表示输出信号。

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使用MATLAB可以设计出巴特沃斯滤波器，具体步骤如下：

1. 计算通带截止频率与阻带截止频率的归一化频率：

wp = [fpl fpu]/(Fs/2);
ws = [fsl fsu]/(Fs/2);

2. 确定通带最大衰减量和阻带最小衰减量：

Rp = 3; % 通带最大衰减量
Rs = 40; % 阻带最小衰减量

3. 计算滤波器的阶数和截止频率：

[n, Wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs);

4. 使用 `butter` 函数设计巴特沃斯滤波器：

[b, a] = butter(n, Wn);

至此，巴特沃斯滤波器的设计就完成了，其中 `b` 和 `a` 分别表示巴特沃斯滤波器的分子和分母系数。

如果需要对信号进行滤波，可以使用 `filter` 函数：

y = filter(b, a, x);

其中 `x` 表示输入信号，`y` 表示输出信号。

stm32f103 MCU = $(CPU) -mthumb $(FPU) $(FLOAT-ABI)

在这个设置中，除了之前提到的`$(CPU)`和`-mthumb`，还包括了其他两个选项：`$(FPU)`和`$(FLOAT-ABI)`。

`$(FPU)`是浮点单元（Floating Point Unit）的缩写，代表浮点运算单元的类型。在STM32F103微控制器中，可能有不同的浮点运算单元可供选择，如FPU未启用、软件浮点或硬件浮点。根据具体情况，可以选择不同的浮点运算单元类型。

`$(FLOAT-ABI)`是浮点ABI（Application Binary Interface）的缩写，指定了函数调用期间如何处理浮点参数和返回值。常见的选项有soft、softfp和hard，分别代表软件浮点、混合软硬件浮点和硬件浮点。选择适合的浮点ABI可以提高浮点运算的效率。

因此，`stm32f103 MCU = $(CPU) -mthumb $(FPU) $(FLOAT-ABI)`是一个针对STM32F103微控制器的编译器设置，包括处理器类型、Thumb指令集、浮点运算单元类型和浮点ABI。具体的取值需要根据具体的项目需求进行配置。