具体实现

具体实现步骤如下：

1. 生成待传输信号：使用Matlab中的信号发生器生成待传输信号，如正弦波。代码如下：

fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
f = 10; % 信号频率
x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦波

2. 添加高斯噪声：使用Matlab中的`awgn`函数在信号中添加高斯噪声。代码如下：

SNR = 10; % 信噪比
x_noisy = awgn(x, SNR, 'measured'); % 添加高斯噪声

3. 预加重处理：预加重处理可以使用滤波器实现，常用的预加重滤波器是一阶高通滤波器。代码如下：

alpha = 0.5; % 预加重系数
b = [1 -alpha]; % 滤波器系数
a = 1;
x_pre = filter(b, a, x_noisy); % 进行预加重处理

4. 传输信号：假设信号是通过某种信道进行传输的，可以使用`channel`函数模拟信道的影响。代码如下：

h = [1 0.5 0.2]; % 信道冲激响应
x_trans = conv(x_pre, h); % 信号通过信道传输

5. 均衡处理：使用均衡器消除信号传输过程中的失真。均衡器的设计需要知道信道的冲激响应，可以使用`firls`函数设计FIR均衡器。代码如下：

L = 50; % 均衡器长度
h_eq = firls(L, [0 0.2 0.3 1], [1 1 0 0]); % 设计均衡器系数
x_eq = conv(x_trans, h_eq); % 进行均衡处理

6. 滤波处理：使用滤波器消除高频噪声。可以使用Butterworth低通滤波器进行滤波处理。代码如下：

fc = 0.2; % 截止频率
[b_low, a_low] = butter(4, fc); % 设计Butterworth低通滤波器系数
x_filtered = filter(b_low, a_low, x_eq); % 进行滤波处理

7. 恢复信号：经过滤波处理后的信号即为无失真传输后的信号，可以进行后续处理或进行信号分析。代码如下：

figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x_noisy); % 绘制加噪声的信号
title('Noisy Signal');
subplot(2,1,2);
plot(t, x_filtered); % 绘制恢复后的信号
title('Recovered Signal');

上述代码实现了一个简单的无失真传输系统的仿真，可以根据需要进行调整和优化。