双边带抑制载波(DSB SC)的调制解调过程如图5所示，其中正弦载波c(t) = cos(2π系数)的频率fc为500Hz。解调器处的低通滤波器带宽为150Hz。使用Python绘制m(t)以及点a, b和c在时域和频域的信号。

双边带抑制载波 (DSB SC) 调制是一种模拟通信系统，它通过将信息信号调制到高频载波上，同时仅保留上下边带的一部分，消除了中心载波部分。这个过程通常包括调制（将信号加到载波上）、传输、然后解调（从接收到的信号中恢复原始信息）。

在这个示例中，我们有：

1. 载波 c(t) = cos(2πf_c t)，其频率 f_c = 500 Hz。
2. 解调器前的信号 m(t) 会是调制后的信号，它包含了包含信息的上、下边带。
3. 低通滤波器的带宽是 150 Hz，这决定了接收端能有效恢复的信息范围，因为只有低于这个频率的信号能够通过滤波器。

为了用 Python 绘制这些信号，你需要使用一些库，比如 NumPy 和 Matplotlib。首先，你可以创建时间序列数组 t，然后生成载波 c(t)。接下来，你可以选择一个模拟信号（例如，幅度为正弦或余弦的简单信号），将其调制成 DSB SC 形式，并应用低通滤波器。最后，用 Matplotlib 来可视化这些信号的时域和频域表示。

下面是一个简化的代码示例（假设有一个简单的模拟信号 s(t)`）:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import lfilter

# 定义参数
fs = 4000  # 采样率
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
fc = 500  # 载波频率
bw_filter = 150  # 滤波器带宽

# 载波
carrier = np.cos(2 * np.pi * fc * t)

# 模拟信号
simple_signal = np.sin(2 * np.pi * 100 * t)  # 示例，可以替换为你想要的信号

# DSB SC 调制
modulated_signal = simple_signal * carrier

# 应用低通滤波器
filtered_signal = lfilter([1], [1, -2 * bw_filter / fs], modulated_signal)

# 时域可视化
plt.figure()
plt.plot(t, filtered_signal, label="Filtered Signal")
plt.plot(t, simple_signal, 'r', label="Original Signal")
plt.title("Time Domain Representation")
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()

# 频域分析
fft_filtered = np.fft.fft(filtered_signal)
freqs = np.fft.fftfreq(len(filtered_signal), d=1/fs)
plt.figure()
plt.plot(freqs, np.abs(fft_filtered), label="Filtered Spectrum")
plt.plot(np.abs(np.fft.fft(carrier)), 'g', label="Carrier Spectrum")
plt.xlim(-bw_filter/2, bw_filter/2 + fc)
plt.title("Frequency Domain Representation")
plt.xlabel("Frequency (Hz)")
plt.ylabel("Magnitude")
plt.legend()

# 点 a, b 和 c 的位置取决于具体的信号处理步骤，这里假设它们是特定时刻的频率分量
points_of_interest = {'a': ..., 'b': ..., 'c': ...}  # 根据实际情况填充

plt.show()

请注意，实际运行这段代码需要你根据具体信号内容计算出点 a, b, c 的值，这里由于缺乏细节，只能作为示例留空。