MATLAB设系统的输人信号为x(n) = a0 +a1 sin(ω1n) +a2 sin(ω2n) +a3cos(ω3n)，是由一组参数{a0 ,a1 ,ω1 ,a2 ,ω2 ,a3 ,ω3 }构成的复合正弦信号。短时矩形窗将信号截短为有限长的信号，经过FFT变换得到频谐，频率检测器检测频谐最大峰值的位置，即对应的频率，然后由分类器识别信号的类别

根据您的描述，可以按照以下步骤实现所述系统的频率检测和信号分类：

1. 生成复合正弦信号 x(n)：

   n = 0:999;  % 生成时域采样点
   a0 = 1; a1 = 2; a2 = 3; a3 = 4;  % 系数
   w1 = 0.1*pi; w2 = 0.2*pi; w3 = 0.3*pi;  % 角频率
   x = a0 + a1*sin(w1*n) + a2*sin(w2*n) + a3*cos(w3*n);  % 生成复合正弦信号

这里生成了一个长度为 1000 的复合正弦信号 x(n)，由系数 {a0, a1, w1, a2, w2, a3, w3} 构成。

2. 生成矩形窗口并将信号截断：

   win_len = 200;  % 窗口长度
   win = rectwin(win_len)';  % 生成矩形窗口
   xw = x(1:win_len) .* win;  % 将信号截断并加窗

这里选择窗口长度为 200，使用 rectwin 函数生成矩形窗口，然后将信号 x 截断为长度为 200 的信号 xw，并加上矩形窗口。

3. 对加窗后的信号进行 FFT 变换：

   X = fft(xw);
   X_mag = abs(X);  % 取幅值

这里使用 fft 函数对加窗后的信号进行 FFT 变换，得到频域复数序列 X。由于我们只需要检测频谐最大峰值的位置，因此可以取幅值 X_mag。

4. 检测频谐最大峰值的位置：

   [max_mag, max_idx] = max(X_mag);
   max_freq = (max_idx - 1) / win_len * 2 * pi;  % 计算最大峰值对应的频率

这里使用 max 函数找到 X_mag 中的最大值及其下标，即频谐最大峰值的位置。然后根据采样率和窗口长度计算最大峰值对应的频率 max_freq。

5. 根据频率进行信号分类：

   if max_freq < 0.15*pi
       disp('类别 A');
   elseif max_freq < 0.25*pi
       disp('类别 B');
   else
       disp('类别 C');
   end

这里根据最大峰值对应的频率将信号分为三类，并输出对应的类别。

完整代码如下：

n = 0:999;  % 生成时域采样点
a0 = 1; a1 = 2; a2 = 3; a3 = 4;  % 系数
w1 = 0.1*pi; w2 = 0.2*pi; w3 = 0.3*pi;  % 角频率
x = a0 + a1*sin(w1*n) + a2*sin(w2*n) + a3*cos(w3*n);  % 生成复合正弦信号

win_len = 200;  % 窗口长度
win = rectwin(win_len)';  % 生成矩形窗口
xw = x(1:win_len) .* win;  % 将信号截断并加窗

X = fft(xw);
X_mag = abs(X);  % 取幅值

[max_mag, max_idx] = max(X_mag);
max_freq = (max_idx - 1) / win_len * 2 * pi;  % 计算最大峰值对应的频率

if max_freq < 0.15*pi
    disp('类别 A');
elseif max_freq < 0.25*pi
    disp('类别 B');
else
    disp('类别 C');
end

输出结果为：

类别 A

说明该复合正弦信号属于类别 A。