MATLAB实现创建一个长信号，长信号由很多信号组成，并伴有高斯白噪声。在此段长信号中随机插入已知参数的chirp信号，利用相关原理去检测chirp信号是否存在。若存在，按照相关程度由高至低显示其开始时间和结束时间。

好的，我可以帮您解答这个问题。

首先，我们需要创建一个长信号，可以使用MATLAB中的randn函数生成高斯白噪声信号，再通过对多个信号进行叠加得到长信号的效果。以下是一个简单的示例代码：

% 生成高斯白噪声信号
N = 10000; % 信号长度
noise = randn(1, N);

% 生成多个信号并叠加
signal1 = sin(2*pi*50*(1:N)/1000);
signal2 = sin(2*pi*100*(1:N)/1000);
signal3 = sin(2*pi*200*(1:N)/1000);
signal = signal1 + signal2 + signal3 + noise;

接着，我们需要随机插入chirp信号。可以使用MATLAB中的chirp函数生成符合要求的chirp信号，并使用randi函数生成随机的插入位置。以下是一个简单的示例代码：

% 生成chirp信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f0 = 50; % 起始频率
f1 = 200; % 终止频率
t1 = 0.5; % 持续时间
chirp_signal = chirp(t, f0, t1, f1);

% 随机插入chirp信号
start_pos = randi([1, N-length(chirp_signal)+1]); % 随机插入位置
signal(start_pos:start_pos+length(chirp_signal)-1) = chirp_signal;

最后，我们需要使用相关原理检测chirp信号是否存在，并按照相关程度由高至低显示其开始时间和结束时间。可以使用MATLAB中的xcorr函数计算信号与chirp信号的互相关系数，找到相关程度最高的位置即可。以下是一个简单的示例代码：

% 计算信号与chirp信号的互相关系数
corr = xcorr(signal, chirp_signal);

% 找到相关程度最高的位置
[max_corr, max_index] = max(corr);
start_time = (max_index - length(chirp_signal))/fs;
end_time = start_time + t1;
disp(['chirp信号开始时间：', num2str(start_time), '秒']);
disp(['chirp信号结束时间：', num2str(end_time), '秒']);

希望这个回答能够对您有所帮助！