成形滤波器rcosflt处理抽样后的数据，同时保持与抽样率一致，这个函数被删除了，应该怎么修改效果一样

如果成形滤波器`rcosflt`函数被删除，你需要手动实现一个升余弦滤波（RCF）的过程，通常是为了减少码间干扰并改善信号质量。这是一个简化的步骤：

1. **计算滤波窗口**：根据成形滤波器的参数，比如滚降系数`a`，计算每个采样的窗口大小。对于升余弦滤波，窗口函数可以用等腰三角形表示，起始点的幅度为1，渐变为0。公式可以是：`window = (sin(pi * t / (2 * a)) + 1) / 2`，其中`t`是从0到采样周期`Ts = 1/Fs`的一系列点。

2. **卷积操作**：对于每个采样点，将该点的数据乘以相应的窗口值，这相当于进行了滤波。在离散傅里叶变换（DFT）的频域表示上，这是通过点乘操作完成的，而在时域则是一个线性卷积操作。

3. **抽样保持**：由于原始数据是以`Fs`的速率抽样的，所以滤波后的结果同样需要保持这个抽样率不变。这意味着你应该选择下一个整数时刻（例如`Fs * k`, k为整数）来保存结果，而不是在滤波后的连续时间内取值。

4. **循环处理**：如果你的`LenData`超过采样周期的数量，你可能需要对数据进行循环处理，确保滤波和采样的边界条件得到恰当处理。

以下是一个简化版的Python代码段来实现这个过程：

def simple_rcosfilt(data, fs, rolloff):
    len_data = len(data)
    Ts = 1 / fs
    window = np.zeros_like(data)
    window[:len_data // 2 + 1] = (np.sin(np.pi * np.arange(len_data // 2 + 1) * Ts / (2 * rolloff)) + 1) / 2

    # 简单的线性卷积，假设数据足够大以包含整个窗口
    filtered_data = data * window

    # 抽样保持
    idx_to_store = np.arange(0, len(filtered_data), int(fs))
    return filtered_data[idx_to_store]

# 替换原有的rcosflt调用
code_2ask_filter = simple_rcosfilt(code_2ask_upsamp, Fs/Rb, a)

注意：以上代码只是一个基础版本，实际应用中可能会涉及到更复杂的边缘处理和优化。如果滤波器功能非常重要，建议查阅相关文献或库来找到最适合的替代方案。