帮我续写生成这段代码TD-AltBOC信号时域图像，功率谱密度图像，自相关函数图像

好的，我可以帮你续写生成 TD-AltBOC 信号时域图像，功率谱密度图像，自相关函数图像的代码。下面是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

# TD-AltBOC信号生成
def gen_TD_AltBOC(T, B, D):
    # T: 周期
    # B: 子载波宽度
    # D: subcarrier spacing to chip rate ratio
    fs = D/T  # 采样率
    t = np.arange(0, T, 1/fs)  # 时间轴
    L = len(t)  # 信号长度
    f1 = 2*B/T
    f2 = 2*(D-1)*B/T
    x = np.zeros(L)
    for i in range(L):
        if i < L/2:
            x[i] = np.cos(2*np.pi*f1*t[i])
        else:
            x[i] = np.sin(2*np.pi*f2*t[i])
    return x

# 生成信号
T = 1e-3  # 周期为1ms
B = 10  # 子载波宽度为10Hz
D = 4  # subcarrier spacing to chip rate ratio为4
x = gen_TD_AltBOC(T, B, D)

# 时域图像
plt.figure()
plt.plot(x)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('TD-AltBOC Signal in Time Domain')

# 功率谱密度图像
f, Pxx = signal.periodogram(x, fs=D/T)
plt.figure()
plt.plot(f, Pxx)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power Spectral Density')
plt.title('TD-AltBOC Signal Power Spectral Density')

# 自相关函数图像
lags, acf = signal.acf(x, nlags=len(x)-1)
plt.figure()
plt.stem(lags, acf)
plt.xlabel('Lags')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.title('TD-AltBOC Signal Autocorrelation Function')

plt.show()

这段代码使用 `numpy` 和 `scipy` 库生成 TD-AltBOC 信号，并绘制出了该信号的时域图像、功率谱密度图像和自相关函数图像。您可以根据需要修改参数并运行该代码。