数据库中存放了一份由某通信设备传回来的数字信号，目前关于该数字信号已知的情况如下：信号的相位中包含了我们需要的信息，但掺杂了大量的噪声和干扰信号，幸运的是有用信号的频率集中在0频附近，而绝大部分的噪声和干扰信号在其他频段。我们现在需要：1、尽可能多的抑制掉数字信号中的噪声和干扰信号；2、对保留下来的有用信号的信息进行提取。用MATLAB编程实现并显示出图像。

这是一个典型的数字信号处理问题，可以采用数字滤波的方法来实现。我们可以通过设计一个带通滤波器来实现保留有用信号并抑制掉噪声和干扰信号。

具体步骤如下：

1. 对数字信号进行采样，得到离散信号。

2. 对离散信号进行傅里叶变换，得到频域信号。

3. 设计一个带通滤波器，将频率在0附近的有用信号通过，抑制其他频率的噪声和干扰信号。

4. 对频域信号进行滤波，得到经过滤波器处理后的频域信号。

5. 对滤波后的频域信号进行傅里叶反变换，得到时域信号。

6. 将时域信号进行处理，提取出有用信号的信息。

7. 显示出处理后的图像。

下面给出MATLAB代码示例：

% 读入数字信号
load signal.mat

% 采样频率
fs = 1000;

% 对数字信号进行傅里叶变换
Y = fft(signal);

% 计算频率向量
f = (0:length(Y)-1)*fs/length(Y);

% 设计带通滤波器，截止频率为50Hz和200Hz
[b,a] = butter(6,[50 200]*2/fs,'bandpass');

% 对频域信号进行滤波
Yf = filter(b,a,Y);

% 对滤波后的频域信号进行傅里叶反变换
signal_filtered = ifft(Yf);

% 显示出处理后的图像
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(Y));
title('原始频谱');
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(Yf));
title('滤波后频谱');
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅度');

上述代码将数字信号进行了带通滤波处理，并显示出了滤波前后的频谱图像。根据具体情况，可以进一步对滤波后的信号进行处理，提取出有用信号的信息。