请给出以下matlab的代码：生成并绘制 NRZ 和 RZ 信号的时域和频域信息

### 回答1：
首先，需要使用 `linspace` 函数生成一组时间点，例如：

t = linspace(0, 1, 1000); % 生成时间序列，每秒 1000 个点

然后，可以使用 `square` 函数生成 NRZ 信号，例如：

NRZ = square(2*pi*t*10); % 生成 NRZ 信号，频率为 10Hz

可以使用 `plot` 函数绘制 NRZ 信号的时域图像，例如：

plot(t, NRZ); % 绘制 NRZ 信号的时域图像

可以使用 `fft` 函数计算 NRZ 信号的频域信息，例如：

NRZ_FFT = fft(NRZ); % 计算 NRZ 信号的频域信息

可以使用 `plot` 函数绘制 NRZ 信号的频域图像，例如：

plot(abs(NRZ_FFT)); % 绘制 NRZ 信号的频域图像

RZ 信号的生成和绘制方法类似，可以使用 `pulstran` 函数生成 RZ 信号，例如：

t1 = linspace(0, 1, 1000); % 生成时间序列，每秒 1000 个点
RZ = pulstran(t1, [0 0.5], [1 -1], 10); % 生成 RZ 信号，频率为 10Hz

然后可以使用 `plot` 函数绘制 RZ 信号的时域图像，例如：

plot(t1, RZ); % 绘制 RZ 信号的时域图像

可以使用 `fft` 函数计

### 回答2：
以下是生成并绘制NRZ和RZ信号的时域和频域信息的MATLAB代码：

% 生成NRZ信号
T = 1;  % 位周期
bit_duration = 0.1;  % 位持续时间
bit_sequence = [1 0 0 1 1 0 1];  % 位序列

t = 0:bit_duration/100:bit_duration;  % 时间点
nrz = zeros(1, length(t) * length(bit_sequence));  % 初始化NRZ信号
for i = 1:length(bit_sequence)
    if bit_sequence(i) == 1
        nrz((i-1)*length(t)+1:i*length(t)) = 1;
    end
end

% 绘制NRZ信号的时域信息
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(0:length(nrz)-1, nrz);
xlabel('时间');
ylabel('振幅');
title('NRZ信号的时域信息');

% 绘制NRZ信号的频谱信息
nrz_freq = abs(fft(nrz));
f = (0:length(nrz_freq)-1) / max(length(nrz_freq)-1);
subplot(2, 1, 2);
plot(f, nrz_freq);
xlabel('频率');
ylabel('幅度');
title('NRZ信号的频域信息');


% 生成RZ信号
rz = zeros(1, length(t) * length(bit_sequence));  % 初始化RZ信号
for i = 1:length(bit_sequence)
    if bit_sequence(i) == 1
        rz((i-1)*length(t)+1:(i-1)*length(t)+length(t)/2) = 1;
    else
        rz((i-1)*length(t)+length(t)/2+1:i*length(t)) = -1;
    end
end

% 绘制RZ信号的时域信息
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(0:length(rz)-1, rz);
xlabel('时间');
ylabel('振幅');
title('RZ信号的时域信息');

% 绘制RZ信号的频谱信息
rz_freq = abs(fft(rz));
subplot(2, 1, 2);
plot(f, rz_freq);
xlabel('频率');
ylabel('幅度');
title('RZ信号的频域信息');

这段代码首先生成了一个NRZ信号和一个RZ信号，然后分别绘制了它们的时域信息和频域信息。NRZ信号的时域信息中，每个1都被表示为高电平，每个0都被表示为低电平。频域信息中，显示了NRZ信号的频谱内容。同样，RZ信号的时域信息中，每个1都被表示为高电平，每个0都被表示为低电平加上负脉冲，频域信息也被绘制出来。

### 回答3：
以下是生成并绘制NRZ和RZ信号的时域和频域信息的Matlab代码：

%生成NRZ信号
T = 1; %信号周期为1秒
bit_duration = 0.1; %比特持续时间为0.1秒
t = 0:0.001:T; %时间采样点
bit = [0 1 0 1]; %数据比特序列

nrz_signal = [];
for i = 1:length(bit)
if bit(i) == 1
nrz_signal = [nrz_signal ones(1, bit_duration*1000)];
else
nrz_signal = [nrz_signal zeros(1, bit_duration*1000)];
end
end

%绘制NRZ信号的时域图像
figure;
subplot(2,2,1);
plot(t, nrz_signal);
title('NRZ信号的时域图像');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅度');

%绘制NRZ信号的频域图像
subplot(2,2,2);
freq = linspace(-1000, 1000, length(t));
nrz_spectrum = abs(fftshift(fft(nrz_signal)));
plot(freq, nrz_spectrum);
title('NRZ信号的频域图像');
xlabel('频率（Hz）');
ylabel('幅度');

%生成RZ信号
rz_signal = [];
for i = 1:length(bit)
if bit(i) == 1
rz_signal = [rz_signal ones(1, bit_duration*500) zeros(1, bit_duration*500)];
else
rz_signal = [rz_signal zeros(1, bit_duration*1000)];
end
end

%绘制RZ信号的时域图像
subplot(2,2,3);
plot(t, rz_signal);
title('RZ信号的时域图像');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅度');

%绘制RZ信号的频域图像
subplot(2,2,4);
rz_spectrum = abs(fftshift(fft(rz_signal)));
plot(freq, rz_spectrum);
title('RZ信号的频域图像');
xlabel('频率（Hz）');
ylabel('幅度');

代码中，我们首先设置了信号的周期T和比特的持续时间bit_duration，并且给出了数据比特序列bit。然后，我们利用每个比特的值来生成NRZ和RZ信号。对于NRZ信号，我们通过在每个比特持续时间内输出1或0来生成信号。对于RZ信号，我们通过在前一半比特持续时间内输出1，后一半持续时间内输出0来生成信号。最后，我们绘制了NRZ和RZ信号的时域和频域图像。在频域图像中，我们使用傅里叶变换来将信号转换到频域，并使用fftshift函数将频谱图中的零频移到中心。