生成一段matlab代码，完成以下要求：设信源m(t)=√2csoπt,载波s(t)=Acos20πt,用matlab仿真：1.A=2的AM调制信号；2.A=1的DSB调制信号。3.A=1的SSB调制信号；4在信道中各自加入经过带通滤波器的窄带高斯白噪声，功率为0.1，解调各个信号，并画出解调后的波形。

好的，以下是生成的 Matlab 代码，实现了你的要求：

% 信源信号：m(t) = sqrt(2) * c * sin(pi * t)
c = 1;
t = 0:0.001:1;
m = sqrt(2) * c * sin(pi * t);

% 载波信号：s(t) = A * cos(20 * pi * t)
A = 2;
s_AM = A * cos(20 * pi * t); % AM 调制信号
s_DSB = A * m .* cos(20 * pi * t); % DSB 调制信号
s_SSB = A * hilbert(m) .* cos(20 * pi * t) - A * m .* sin(20 * pi * t); % SSB 调制信号

% 经过带通滤波器的窄带高斯白噪声
noise_power = 0.1;
noise = sqrt(noise_power) * randn(size(t));
[b, a] = butter(6, [18, 22] / (2 * pi)); % 带通滤波器，通带为 18~22 Hz
noise_AM = filter(b, a, noise + s_AM); % 加噪声的 AM 调制信号
noise_DSB = filter(b, a, noise + s_DSB); % 加噪声的 DSB 调制信号
noise_SSB = filter(b, a, noise + s_SSB); % 加噪声的 SSB 调制信号

% 解调各个信号
m_AM = abs(hilbert((noise_AM - mean(noise_AM)) / A)) * sqrt(2); % AM 解调信号
m_DSB = abs(hilbert(noise_DSB - mean(noise_DSB))) / sqrt(2); % DSB 解调信号
m_SSB = abs(hilbert(noise_SSB - mean(noise_SSB))) / sqrt(2); % SSB 解调信号

% 画出原始信号和解调后的信号
figure;
subplot(2, 3, 1);
plot(t, m);
title('原始信号 m(t)');
xlabel('时间 / s');
ylabel('幅度');

subplot(2, 3, 2);
plot(t, s_AM);
title('AM 调制信号 s_{AM}(t)');
xlabel('时间 / s');
ylabel('幅度');

subplot(2, 3, 3);
plot(t, s_DSB);
title('DSB 调制信号 s_{DSB}(t)');
xlabel('时间 / s');
ylabel('幅度');

subplot(2, 3, 4);
plot(t, s_SSB);
title('SSB 调制信号 s_{SSB}(t)');
xlabel('时间 / s');
ylabel('幅度');

subplot(2, 3, 5);
plot(t, m_AM);
title('AM 解调信号 m_{AM}(t)');
xlabel('时间 / s');
ylabel('幅度');

subplot(2, 3, 6);
plot(t, m_DSB);
title('DSB 解调信号 m_{DSB}(t)');
xlabel('时间 / s');
ylabel('幅度');

figure;
plot(t, m_SSB);
title('SSB 解调信号 m_{SSB}(t)');
xlabel('时间 / s');
ylabel('幅度');

以上代码中，我们首先定义了信源信号和载波信号，然后进行了 AM、DSB、SSB 调制，并加入了经过带通滤波器的窄带高斯白噪声。接着，我们使用了解调方法，对 AM、DSB、SSB 三种调制信号进行了解调，并画出了原始信号和解调后的信号。