用Matlab编程实现上述原理框图，并输出：二进制数字信号波形图和频谱图、2PSK信号波形图和频谱图、受白噪声干扰后的2PSK信号波形图和频谱图、乘法器输出端的信号波形图和频谱图、低通滤波器输出端的信号波形图和频谱图、抽样判决后的信号波形图和频谱图。

在MATLAB中实现2PSK通信系统并绘制各种波形图和频谱图，需要一些关键步骤和函数。以下是一个简化的示例代码，假设已知了输入的二进制数据和载波频率：

% 导入所需库
import matlab.signal.*
import communications.*

% 定义参数
data = [0; 1; 0; 1]; % 二进制数字序列
carrier_freq = 1e3; % 载波频率 Hz
noise_power = 0.1; % 加性高斯白噪声功率

% 1. 产生2PSK信号
pskmodulator = pskmod('Type', '2', 'BitInput', true);
bpsk_signal = pskmodulator(data, carrier_freq);

% 2. 波形图和频谱图
subplot(2, 2, 1)
plot(bpsk_signal, 'TimeLabel', '时间 (秒)', 'Title', '2PSK信号波形')
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

spectrogram(bpsk_signal, [], [], [], carrier_freq, 'yaxis')
title('2PSK信号频谱')

% 3. 加噪声
noisy_bpsk = awgn(bpsk_signal, noise_power, 'measured'); % 高斯噪声

subplot(2, 2, 2)
plot(noisy_bpsk, 'TimeLabel', '时间 (秒)', 'Title', '带噪声的2PSK信号波形')
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

% 4. 相乘器输出
multiplied_signal = noisy_bpsk .* cos(carrier_freq * linspace(0, length(noisy_bpsk)-1, length(noisy_bpsk)));

subplot(2, 2, 3)
plot(multiplied_signal, 'TimeLabel', '时间 (秒)', 'Title', '乘法器输出波形')
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

% 5. 低通滤波
filtered_signal = filter(lowpassfir(100), noisy_bpsk); % 例如，使用100点FIR低通滤波器
subplot(2, 2, 4)
plot(filtered_signal, 'TimeLabel', '时间 (秒)', 'Title', '低通滤波器输出波形')
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

% 抽样判决
sampled_signal = sampled(filtered_signal, 'SampleRate', 1/carrier_freq);
subplot(2, 2, 5)
plot(sampled_signal, 'TimeLabel', '时间 (秒)', 'Title', '抽样判决后的波形')
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

% 频谱图
spectrogram(sampled_signal, [], [], [], 1, 'yaxis')
title('抽样判决后的频谱')

注意：这个例子假设你已经有了合适的滤波器和其他预处理步骤。在实际应用中，可能还需要其他条件调整，比如噪声模型、滤波器的设计以及抽样判决的具体实现。此外，` Communications Toolbox ` 和 ` Signal Processing Toolbox ` 应该已经安装在你的MATLAB环境中。如果遇到问题，记得检查这两个工具箱是否可用。