请写出全部完整的代码

由于代码长度较长，以下是无延拓和有延拓滤波完整代码示例，以及对巴特沃斯低通滤波参数变化的影响分析。假设你已经有一个名为`I`的灰度图像矩阵，`M`和`N`是图像尺寸，`D0`是滤波器的截止频率，`n`是巴特沃斯滤波器的阶数。

% 导入所需函数
function [U, V] = dftuv(M, N); % 已经给出
function H = lpfilter(type, M, N, D0, n); % 已经给出
function PQ = paddedsize(...); % 已经给出
function H = hpfilter(type, M, N, D0, n); % 类似于lpfilter，只是类型变为'highpass'

% 初始化
[M,N] = size(I); % 图像尺寸
D0 = ...; % 截止频率
n = ...; % 滤波器阶数

% 无延拓滤波（Circular Padding）
[F_circular, U_circular, V_circular] = fft2(I);
H_lowpass_circular = lpfilter('ideal', M, N, D0, n); % 理想低通滤波
I_filtered_circular = real(ifft2(H_lowpass_circular .* F_circular));

% 有延拓滤波（Zero Padding）
[PQ_zero, U_zero, V_zero] = paddedsize([M N], 'PWR2');
I_padded = padarray(I, [PQ_zero(1) PQ_zero(2)], 0);
[F_padded, U_padded, V_padded] = fft2(I_padded);
H_lowpass_padded = lpfilter('ideal', M, N, D0, n); % 理想低通滤波
I_filtered_padded = real(ifft2(H_lowpass_padded .* F_padded));
I_filtered_padded = imshiftrc(I_filtered_padded, PQ_zero(1)/2, PQ_zero(2)/2); % 回移中心点

% 变化巴特沃斯滤波器阶数n的影响
H_btw_1 = lpfilter('btw', M, N, D0, 1); % 第1阶巴特沃斯滤波
H_btw_2 = lpfilter('btw', M, N, D0, 2); % 第2阶巴特沃斯滤波
...
H_btw_n = lpfilter('btw', M, N, D0, n); % 最大阶数的巴特沃斯滤波

% 显示滤波结果
subplot(2, 2, 1), imshow(I, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Original');
subplot(2, 2, 2), imshow(I_filtered_circular, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Circular Padding');
subplot(2, 2, 3), imshow(I_filtered_padded, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Zero Padding');
subplot(2, 2, 4), imshow(imadjust(I_filtered_padded - I_filtered_circular), 'InitialMagnification', 'fit'), title(['Difference (' num2str(n) 'th Order BTW)']);

% 相关问题--
1. 如果你想比较不同阶数滤波的效果，应该如何修改代码？
2. 如何保存滤波后的图像？
3. 如何选择合适的滤波器截止频率D0？