用MATLAB设计如下代码：设计一个N=10的PN序列发生器，每符号一个采样，画出PN序列的自相关函数、只显示前101个元素的部分自相关函数、PN序列发生器输出端的前101个采样。

### 回答1：
以下是MATLAB代码实现：

N = 10; % PN序列长度
pn_seq = round(rand(1,N)); % 生成随机的PN序列

% 生成自相关函数
rxx = xcorr(pn_seq,'biased');

% 生成部分自相关函数
prxx = parcorr(pn_seq,100);

% PN序列发生器输出端的前101个采样
output_seq = repmat(pn_seq,1,11);
output_seq = output_seq(1:101);

% 绘制图像
subplot(3,1,1), stem(rxx), title('PN序列自相关函数');
subplot(3,1,2), stem(prxx), title('PN序列部分自相关函数');
subplot(3,1,3), stem(output_seq), title('PN序列发生器输出');

运行以上代码，将会生成三张图像，分别为PN序列自相关函数、部分自相关函数以及PN序列发生器输出的前101个采样。

### 回答2：
在MATLAB中，我们可以通过以下代码设计一个N=10的PN序列发生器，其中每个符号采样一次，并绘制出相应的自相关函数、部分自相关函数和输出端的前101个采样。

首先，我们定义PN序列的生成函数：

function pn_sequence = generate_pn_sequence(N)
    pn_sequence = zeros(1, N); % 初始化PN序列为全0矩阵
    pn_sequence(1) = 1; % 设置第一个元素为1
    pn_sequence(2) = 1; % 设置第二个元素为1

    for i = 3:N
        pn_sequence(i) = mod(pn_sequence(i-1) + pn_sequence(i-2), 2); % 生成PN序列
    end
end

接下来，我们可以使用上述函数生成PN序列，并绘制自相关函数和部分自相关函数：

N = 10; % 设置序列长度N=10
pn_sequence = generate_pn_sequence(N); % 生成PN序列

% 绘制自相关函数
autocorr_pn = xcorr(pn_sequence); % 计算PN序列的自相关函数
figure;
plot(autocorr_pn);
title('PN序列的自相关函数');
xlabel('Lags');
ylabel('Amplitude');

% 绘制部分自相关函数
pacf_pn = parcorr(pn_sequence); % 计算PN序列的部分自相关函数
figure;
stem(pacf_pn(1:101)); % 只显示前101个元素
title('PN序列的部分自相关函数');
xlabel('Lags');
ylabel('Amplitude');

然后，我们还可以绘制PN序列发生器输出端的前101个采样：

sampled_pn_sequence = repmat(pn_sequence,1,11); % 每个符号采样一次
figure;
stem(sampled_pn_sequence(1:101)); % 只显示前101个采样
title('PN序列发生器输出端的前101个采样');
xlabel('Sample Index');
ylabel('Amplitude');

以上代码可以实现设计一个N=10的PN序列发生器，并通过绘图展示PN序列的自相关函数、部分自相关函数和输出端的前101个采样。

### 回答3：
MATLAB是一个强大的数学计算软件，可以用它设计PN序列发生器并进行相应的分析。

首先，我们需要定义一个PN序列发生器的函数。根据题目要求，N=10。代码如下：

function pn_seq = pn_generator(N)
    state = ones(1, N-1);
    pn_seq = zeros(1, 101);
    for i = 1:101
        pn_bit = mod(sum(state([3, 10])), 2);
        pn_seq(i) = pn_bit;
        state = [pn_bit state(1:N-2)];
    end
end

其中，state是一个长度为N-1的状态寄存器，初始值为全1。通过不断更新状态寄存器中的值，实现PN序列的生成。

接下来，我们可以利用该函数生成PN序列，并对其进行相应的分析和绘图。代码如下：

N = 10;
pn_seq = pn_generator(N);

% PN序列的自相关函数
autocorr_pn = xcorr(pn_seq);

% 只显示前101个元素的部分自相关函数
part_autocorr_pn = autocorr_pn(end-100:end);

% PN序列发生器输出端的前101个采样
sample_pn = pn_seq(1:101);

% 绘图
figure
subplot(3,1,1)
stem(0:length(autocorr_pn)-1, autocorr_pn)
title('PN序列的自相关函数')

subplot(3,1,2)
stem(0:100, part_autocorr_pn)
title('PN序列的部分自相关函数')

subplot(3,1,3)
stem(0:100, sample_pn)
title('PN序列发生器输出端的前101个采样')

通过这段代码，我们可以得到三幅图像。第一幅图是PN序列的自相关函数，显示整个序列的自相关性。第二幅图是只显示PN序列前101个元素的部分自相关函数，用于分析序列中的相关性。第三幅图是PN序列发生器输出端的前101个采样，展示了PN序列的具体数值。

注意，这里使用了`stem`函数来绘制离散信号的图像。