编写一段matlab的代码，通过梳状滤波器滤出高次谐波，并将高次谐波的频谱能量叠加，最后绘制出频谱图

以下是一段通过梳状滤波器滤出高次谐波并绘制频谱图的MATLAB代码示例：

%% 设置参数
fs = 1000;        % 采样率
f0 = 50;          % 基波频率
N = 1000;         % 采样点数
n_harmonics = 5;  % 高次谐波的数量
alpha = 0.95;     % 梳状滤波器的带通增益

%% 生成信号
t = (0:N-1)/fs;
x = sin(2*pi*f0*t);  % 基波信号
for i = 1:n_harmonics
    x = x + sin(2*pi*f0*(i+1)*t)/i;  % 加入高次谐波
end

%% 梳状滤波器
f = (0:N/2-1)/N*fs/2;
H = zeros(1,N/2);
for i = 1:n_harmonics
    H = H + (1-alpha^2)*alpha.^(2*i*cos(2*pi*f/f0));
end
X = fft(x);
X_harmonics = X.*H;
x_harmonics = real(ifft(X_harmonics));

%% 绘制频谱图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(X_harmonics(1:N/2)));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Amplitude');
title('Harmonic Frequencies');

代码中首先设置了一些参数，包括采样率、基波频率、采样点数、高次谐波数量和梳状滤波器的带通增益。然后生成了一个包含基波和高次谐波的信号，并使用梳状滤波器滤出了高次谐波。最后绘制了原始信号和高次谐波的频谱图。

绘制的频谱图中，横轴表示频率（单位为Hz），纵轴表示频谱能量的大小。可以看到，高次谐波的频率是基波频率的整数倍，且频谱能量随着谐波次数的增加而逐渐减小。