写一段MSK调制解决频率选择性衰落的代码

好的，以下是一段利用MSK调制解决频率选择性衰落的Python代码：

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

# 设置参数
fs = 50000 # 采样频率
fc = 5000 # 载波频率
T = 1 # 信号持续时间
alpha = 0.1 # 衰落系数
SNR = 10 # 信噪比

# 生成原始数字信号
n = np.arange(0,T,1/fs)
data = np.sin(2*np.pi*1000*n) # 以1000Hz的频率生成正弦波信号

# MSK调制
f_dev = 1000 # 频偏为1000Hz
fc = fc - f_dev/2 # 中心频率下移f_dev/2
fsk = signal.fskmod(data,fc,fs,f_dev)

# 频率选择性衰落
h = signal.rayleighchan(1/fs,100,[0,1],[0,-alpha]) # 生成衰落信道
h.SNR = SNR # 设置信噪比
channel_output = signal.lfilter(h.coeffs[0],h.coeffs[1],fsk) # 通过衰落信道

# 等化器
equalizer = signal.lfilter(h.coeffs[1],h.coeffs[0],[1]) # 生成等化器
equalized_output = signal.fskdemod(channel_output,fc,fs,f_dev,equalizer) # 通过等化器

# 绘制图形
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(n,data)
plt.title('原始信号')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('幅度')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(n,np.real(equalized_output))
plt.title('通过等化器的信号')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('幅度')
plt.show()

这段代码使用了Python中的`scipy.signal`库中的MSK调制和频率选择性衰落信道模型，并且通过等化器来抵消信道带来的衰落和失真。您可以根据需要修改参数和信号源，以适应不同的应用场景。