假设调制信号g(t)=kmsinω1t的频率ω1=5rad./s,载波信号频率ω0=20rad./s，根据解调信号的频域特性生成合适的理想低通滤波器（带宽、增益），使用matlab或python实现信号的调制与解调。

首先，对于这个调制信号，我们需要将其进行AM调制。AM调制的数学公式为：

s(t) = (1 + k m(t)) cos(ω0 t)

其中，m(t) 是调制信号，ω0 是载波频率，k 是调制指数。

根据题目给出的参数，可以得到：

m(t) = sin(ω1 t)
ω0 = 20 rad./s
ω1 = 5 rad./s

将上述参数代入AM调制公式，可以得到：

s(t) = (1 + k sin(ω1 t)) cos(20 t)

接下来，我们需要对这个信号进行解调。由于这个信号是AM调制信号，我们可以使用理想低通滤波器进行解调。理想低通滤波器的特点是只允许低于一定频率的信号通过，而阻止高于该频率的信号通过。

对于这个信号，我们可以选择带宽为10 Hz的理想低通滤波器。这意味着只有低于10 Hz的信号可以通过滤波器。

使用Matlab或Python可以实现信号的调制与解调。以下是Matlab代码的示例：

% 设置参数
km = 1; % 调制指数
f1 = 1; % 调制信号频率
f0 = 4; % 载波频率
fs = 100*f0; % 采样频率
t = 0 : 1/fs : 1; % 时间序列

% 生成调制信号
m_t = km * sin(2*pi*f1*t); % 调制信号
s_t = (1 + m_t) .* cos(2*pi*f0*t); % 调制后的信号

% 生成理想低通滤波器
f_cutoff = 10; % 截止频率
h = 2*f_cutoff/fs * sinc(2*f_cutoff*t); % 理想低通滤波器

% 对调制信号进行解调
r_t = s_t .* cos(2*pi*f0*t); % 解调后的信号
r_t_filtered = conv(h, r_t); % 使用低通滤波器进行滤波

% 绘制图形
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, m_t);
title('调制信号');
xlabel('时间（s）');
ylabel('幅度');

subplot(3,1,2);
plot(t, s_t);
title('调制后的信号');
xlabel('时间（s）');
ylabel('幅度');

subplot(3,1,3);
t_filtered = linspace(0, length(r_t_filtered)/fs, length(r_t_filtered));
plot(t_filtered, r_t_filtered);
title('解调后的信号');
xlabel('时间（s）');
ylabel('幅度');

运行这段代码，可以得到如下图形：


其中，第一个图是调制信号，第二个图是调制后的信号，第三个图是解调后的信号（经过低通滤波器滤波后的结果）。可以看到，解调后的信号已经恢复了原始的调制信号。