写MATLAB代码，要求有详细注释，题目：读取signal_1.txt中一组数字中频信号，采用率62MHz，中频46.52MHz，有用信号带宽2MHz，该信号受到同频干扰的攻击，干信比60dB，采用LMS算法滤除干扰。

以下是使用MATLAB编写的一个简单的示例代码，用于读取`signal_1.txt`文件中的中频信号，并利用LMS算法（Least Mean Square）处理同频干扰。请确保你已经安装了所需的工具箱（如 Communications Toolbox 或 Signal Processing Toolbox），因为LMS算法通常在这个工具箱中。

% 导入所需库
% 如果没有安装Communications Toolbox，可能需要安装并激活它
% 如果没有，可以使用 'comm toolbox' 替换 'dsp.lms'
import dsp.*

% 设置参数
carrier_freq = 62e6; % 中心频率 (Hz)
ifc = 46.52e6;      % 中频 (Hz)
bandwidth = 2e6;   % 有用信号带宽 (Hz)
snr_db = 60;       % 干信比 (dB)
iterations = 1000; % LMS算法迭代次数

% 读取信号数据
data = importdata('signal_1.txt');
signal = data(:, 1); % 假设第一列是信号数据，如果不是请根据实际情况调整

% 创建滤波器系统对象
lmsFilter = lms(carrier_freq - ifc, bandwidth, 'StepSize', 1e-3); % LMS滤波器设置

% 将信号转换到离散时间域并预加重
dt = 1/carrier_freq; % 时间间隔 (秒)
num_samples = length(signal);
t = (0:num_samples-1) * dt;
pre_emphasis = [1; -0.97]; % 预加重系数
emphasized_signal = filter(pre_emphasis, 1, signal);

% 应用LMS滤波去除干扰
filtered_signal = zeros(size(emphasized_signal));
for i = 1:iterations
    % 使用LMS算法更新滤波器系数
    filtered_signal = filtered_signal + lmsFilter(emphasized_signal);
end

% 将滤波后的信号反预加重
de_emphasized_signal = yulewalk(2, [1; -0.97], filtered_signal);

% 转换回连续时间域（假设采样率为carrier_freq）
de_emphasized_continuous = interp1(t, de_emphasized_signal, (0:(length(filtered_signal)-1))'/dt, 'linear');

% 计算SNR
[noise_power, signal_power] = psd(filtered_signal, [], carrier_freq, bandwidth);
snr = 10*log10(signal_power/noise_power);
snr = snr / snr_db; % 折合成给定的干信比

% 打印结果
fprintf("Filtered signal SNR after %d iterations: %.2f dB\n", iterations, snr);

% 可视化原始信号和滤波后的信号
figure;
subplot(2,1,1), plot(t, signal), title('Original Signal');
subplot(2,1,2), plot(t, de_emphasized_continuous), title(['Filtered Signal (SNR: %.2f dB)' num2str(snr)]);