写一下lfmgen函数的matlab代码

LFM (Local Fractional Brownian Motion)是一种局部自相似的随机过程，常用于信号处理和金融建模等领域。在MATLAB中，你可以使用`wgn`函数生成高斯噪声，然后结合`filter`函数和自适应滤波器来模拟LFM信号。这里是一个简单的示例代码：

% 定义LFM的一些参数
T = 100; % 总时间长度
fs = 1000; % 采样率
hurst = 0.6; % Hurst指数，0.5表示白噪声，大于0.5表示更长的记忆

% 创建一个时间向量
t = (0:T-1)/fs;

% 初始化噪声序列
noise = wgn(T, 'narrowband', fs, 'measured');

% 使用自适应滤波器生成LFM信号
% 这里假设我们使用了Rician分布作为LFM模型，实际应用可能需要其他方法
alpha = hurst * sqrt(2);
[~, lfm] = filter(1, [1 - alpha], noise);

% 可能还需要对结果进行一些预处理，如归一化、调整幅度等

% 显示LFM信号
plot(t, lfm)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')
title('LFM Signal')

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