优化代码function X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs,M) N1=N-M; xt=random('norm',0,1,[1,N1]); fl=f0*2/fs; dfl=deltf/fs; ht = fir1(M,[fl-dfl fl+dfl]); X=conv(xt,ht); return function [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2*pi*f0*t)+HX.sin(2*pi*f0*t); As=HX.cos(2*pi*f0*t)-X.sin(2*pi*f0*t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+As.*As; At=sqrt(A2); N=20000;f0=10000; deltf=500; fs=22000; M=50; X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs, M) ; X=X/sqrt(var(X) ) ; [At,Ph ,A2]=EnvelopPhase(X, f0, fs) ; LA=0:0.05:4.5; hist(At, LA) ; title('包络A(t)样本值的分布直方图'); LP=-pi/2:0.05:pi/2; figure; hist(Ph, LP) ; title('相位Φ(t)样本值的分布直方图'); LA2=0:0.2:16; figure; hist(A2, LA2) ; title('包络平方A2(t)样本值的分布直方图');

这段代码的功能是生成一个窄带信号，然后计算其包络、相位和包络平方的样本值分布直方图。

具体来说，第一部分的函数 Narrowbandsignal 生成一个长度为 N 的随机序列 xt，然后通过 FIR 滤波器生成一个中心频率为 f0，带宽为 deltf 的窄带信号 X。

第二部分的函数 EnvelopPhase 对 X 进行包络检测和相位提取，计算得到包络信号 At 和相位信号 Ph，以及包络平方信号 A2。

最后三个 hist 函数分别画出 At、Ph 和 A2 的样本值分布直方图。

需要注意的是，这段代码中的变量名和函数名并不是很规范，容易造成理解困难。