回波的产生和表示，带入衰减因子，从现成的声音文件(.wav)中获取；也可以利用MATLAB录音命令现行录制(可自行设置采样频率等录音参数)。我们直接利用现成的声音文件(login.wav)，绘制其时域波形，对此音频信号用FFT作谱分析并播放。

好的，这是一个非常有趣的话题。我可以用Python来演示如何实现这个过程，并且可以使用Python的Matplotlib库来绘制波形图，并使用Python的SciPy库进行FFT分析。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile
from scipy.fft import fft

然后，我们需要加载音频文件(login.wav)，并获取采样率和音频信号：

rate, audio = wavfile.read('login.wav')

接下来，我们可以绘制音频信号的时域波形图：

time = np.arange(0, len(audio)) / rate
plt.plot(time, audio)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

这将生成一个时域波形图。

接下来，我们可以使用FFT对音频信号进行频谱分析：

fft_signal = fft(audio)
freq = np.fft.fftfreq(len(audio), 1/rate)
plt.plot(freq[:len(freq)//2], np.abs(fft_signal[:len(fft_signal)//2]))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.show()

这将生成一个频谱图。

最后，我们可以播放音频信号：

import sounddevice as sd

sd.play(audio, rate)
sd.wait()

这将播放音频文件。

总结一下，我们可以使用Python和相关库来实现从音频文件中提取音频信号并进行时域波形绘制和FFT分析，并最终播放音频信号。