自行给出一个输入用AM信号，要求： （1）调制信号幅值为0.6V，频率为各自学号后三位； （2）载频信号幅值为1V，频率为1MHz； （3）在生成的AM信号上叠加一个随机信号作为干扰； （4）这个合成的AM信号作为主电路输入信号；

要创建一个满足上述条件的模拟信号，我们可以按照以下步骤操作：

1. **确定调制信号**：
- 对于每个学习号，比如学生编号为123，其后三位是23，我们将其转换成一个频率，即f_mod = 23Hz。由于实际电路可能需要将频率提升到音频范围，可以适当放大，例如乘以一个足够大的倍数，如1000，得到f_mod = 23 * 1000 Hz。

2. **设置调制信号**：
- 创建一个正弦波，幅度A_mod = 0.6V，频率f_mod。可以使用Python的`numpy`库来生成：

   import numpy as np
   fs = 44100  # 采样率，假设为CD质量
   t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 时间轴
   mod_signal = A_mod * np.sin(2*np.pi*f_mod*t)

3. **载波信号**：
- 创建一个载波信号，幅度A_carr = 1V，频率f_carrier = 1 MHz（10^6 Hz）。同样用正弦波表示：

   carrier_signal = A_carr * np.sin(2*np.pi*f_carrier*t)

4. **AM调制**：
- 使用调制信号对载波信号进行幅度调制（AM），即改变载波幅度：

   amplitude_modulation = carrier_signal + (mod_signal * A_carr)

5. **添加随机干扰**：
- 为了模拟噪声，可以随机生成一个等于载波幅度一定比例的扰动，并加到AM信号上。假设噪声幅度为0.05A_carr：

   noise_amplitude = A_carr * 0.05
   interference = noise_amplitude * np.random.normal(size=len(t))
   noisy_AM = amplitude_modulation + interference

6. **主电路输入**：
- 将生成的`noisy_AM`作为模拟电路的输入信号。这通常会涉及到数据的离散化，以便在数字信号处理系统中处理：

# 离散化并转化为整型数据（假设）
noisy_AM_discrete = np.round(noisy_AM * (2**(8-1)))  # 如果是8位量化

至此，我们就得到了一个包含学习号信息、载波、AM调制以及随机干扰的模拟信号作为输入给主电路。记得根据具体硬件需求调整信号处理细节。