用matlab设计一个利用FRR方式基于FIR滤波器的零相位滤波器，对正弦信号进行滤波，并画出原始信号，第一次滤波后和零相位滤波后的时域频域及角频率图像

好的，为了实现基于FRR方式的零相位滤波器，我们需要使用`filtfilt`函数并设置其属性为`'firls'`。其中，`'firls'`表示采用最小二乘法设计FIR滤波器。

下面是matlab代码实现：

% 生成正弦信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f = 50; % 信号频率
x = sin(2*pi*f*t); % 正弦信号

% 设计FIR滤波器
N = 100; % 滤波器阶数
fc = 100; % 截止频率
h = firls(N, [0 fc*2/fs 1 1], [1 1 0 0]); % 设计滤波器系数

% 对正弦信号进行滤波
y1 = filter(h, 1, x); % 第一次滤波
y2 = filtfilt(h, 1, x); % 零相位滤波

% 绘制时域图像
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(3,1,2);
plot(t, y1);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Filtered Signal');
subplot(3,1,3);
plot(t, y2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Zero-phase Filtered Signal');

% 绘制频域图像
f = (0:length(x)-1)*fs/length(x);
X = fft(x);
Y1 = fft(y1);
Y2 = fft(y2);
figure;
subplot(3,1,1);
plot(f, abs(X));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Original Signal');
subplot(3,1,2);
plot(f, abs(Y1));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Filtered Signal');
subplot(3,1,3);
plot(f, abs(Y2));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Zero-phase Filtered Signal');

% 绘制角频率图像
w = linspace(0, 2*pi, length(x));
W = fftshift(fft(x));
W1 = fftshift(fft(y1));
W2 = fftshift(fft(y2));
figure;
subplot(3,1,1);
plot(w, abs(W));
xlabel('Angular Frequency (rad/s)');
ylabel('Magnitude');
title('Original Signal');
subplot(3,1,2);
plot(w, abs(W1));
xlabel('Angular Frequency (rad/s)');
ylabel('Magnitude');
title('Filtered Signal');
subplot(3,1,3);
plot(w, abs(W2));
xlabel('Angular Frequency (rad/s)');
ylabel('Magnitude');
title('Zero-phase Filtered Signal');

运行上述代码，会生成三个图像，分别为原始信号、第一次滤波后的信号和零相位滤波后的信号的时域图像、频域图像和角频率图像。