1．编写一个[y,y1,y2]=mwave(f1,m1,f2,m2)函数，实现以下功能，并绘出y1、y2、y在t∈[0，2π]区间500个样点的图形。（其中调用参数2 ≤ f1、f2 ≤ 20 Hz；

该`mwave`函数似乎是一个模拟信号生成函数，用于创建两个正弦波（`y1` 和 `y2`）以及它们的合成波 (`y`)。给定的是频率 `f1` 和 `f2` 的值，以及相应的幅度信息 `m1` 和 `m2`。这个函数可能是为了演示多频率信号分析或者合成的基本概念。

函数原型大致如下：

def mwave(f1, m1, f2, m2):
    t = np.linspace(0, 2*np.pi, 500)  # 创建时间轴，从0到2π，共500个样本点
    y1 = m1 * np.sin(2*np.pi*f1*t)  # 第一个正弦波
    y2 = m2 * np.sin(2*np.pi*f2*t)  # 第二个正弦波
    y = y1 + y2  # 合成波

    # 可能还需要对合成波做进一步处理，例如滤波或者绘制
    plt.figure()
    plt.plot(t, y1, label=f'Wave 1 (f={f1}Hz)')
    plt.plot(t, y2, label=f'Wave 2 (f={f2}Hz)')
    plt.plot(t, y, label='Synthesis')
    plt.legend()
    plt.xlabel('Time (s)')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.title('Superposition of Two Sinusoids')
    plt.show()

    return y1, y2, y

在这个函数中，关键点包括使用numpy的`linspace`函数生成时间数组，然后利用正弦函数计算每个波形，最后通过matplotlib绘制三个波形。注意，频率范围被限制在2至20赫兹，这通常是为了避免音频频谱中的高频噪声。