已知长度为100的离散信号X，主要由三种不同频率的信号构成。请对X进行分析，并设计相应的滤波器，得到构成X的三种信号 请用MATLBR输出代码

要分析一个由三种不同频率信号构成的离散信号并分离出各个组成部分，我们可以使用傅里叶变换来分析信号的频域特性，然后设计相应的滤波器来提取各个频率的成分。在MATLAB中，可以使用`fft`函数来计算信号的快速傅里叶变换（FFT），`ifft`函数来计算逆变换，以及设计不同类型的滤波器（如低通、高通或带通滤波器）来过滤特定频率范围内的信号成分。

以下是一个MATLAB代码示例，用于分析离散信号并设计滤波器提取特定频率成分。请注意，这个例子仅作为一个基础模板，具体的滤波器设计参数（如滤波器类型、截止频率等）需要根据信号的实际特性来确定。

% 假设X是已经给定的长度为100的离散信号
% X = ...; % 这里应该是你的信号数据

% 计算信号的FFT
Y = fft(X);

% 获取FFT的频域坐标
Fs = 1; % 假设采样频率为1Hz，根据实际情况调整
N = length(X); % 信号长度
f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率范围

% 绘制信号的频谱
figure;
plot(f, abs(Y));
title('信号的频谱');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');

% 设计滤波器
% 设计一个低通滤波器来提取频率较低的信号成分
fc = 0.1; % 低通滤波器的截止频率，根据实际需要调整
[b, a] = butter(2, fc/(Fs/2), 'low'); % 2阶巴特沃斯滤波器

% 应用滤波器
Y_low = filter(b, a, Y);

% 绘制滤波后的频谱
figure;
plot(f, abs(Y_low));
title('滤波后的频谱（低通）');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');

% 以上代码只展示了低通滤波器的设计与应用
% 同样的方法可以设计高通或带通滤波器来提取其他频率成分
% 例如，设计一个高通滤波器:
% [b_high, a_high] = butter(2, fc/(Fs/2), 'high'); % 高通滤波器
% Y_high = filter(b_high, a_high, Y);
% 绘制高通滤波后的频谱等...

% 提取滤波后的信号
x_low = ifft(Y_low);

% 注意：此处未考虑滤波器的相位延迟，对于需要精确相位的应用可能需要额外的处理

在实际应用中，需要根据信号的特性来选择合适的滤波器类型和参数。例如，如果知道构成信号的频率成分，可以设计多个带通滤波器分别提取这些频率的信号。