编写matlab代码 将原始信号分别修改为抽样函数 Sa(t)、正弦信号 sin(20*pi*t)+cos(40*pi*t)、 指数信号 e-2tu(t)时，在不同采样频率的条件下，观察对应采样信号的时域和 频域特性，以及重构信号与误差信号的变化。

好的，下面是一个简单的 Matlab 代码，可以生成并观察这三种信号在不同采样频率下的时域和频域特性，以及重构信号和误差信号的变化。请在 Matlab 中新建一个 .m 文件，将以下代码复制粘贴进去，保存后直接运行即可。

clear all;
close all;
clc;

% 生成原始信号
t = linspace(0, 1, 1000);
Sa_t = square(2*pi*10*t); % 抽样函数 Sa(t)
sin_t = sin(20*pi*t) + cos(40*pi*t); % 正弦信号 sin(20*pi*t)+cos(40*pi*t)
exp_t = exp(-2*t).*heaviside(t); % 指数信号 e-2tu(t)

% 画出原始信号的时域和频域图像
figure(1);
subplot(3,2,1);
plot(t, Sa_t);
title('Original Signal: Sa(t)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,2);
plot(abs(fft(Sa_t)));
title('Frequency Spectrum: Sa(t)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,3);
plot(t, sin_t);
title('Original Signal: sin(20\pit)+cos(40\pit)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,4);
plot(abs(fft(sin_t)));
title('Frequency Spectrum: sin(20\pit)+cos(40\pit)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,5);
plot(t, exp_t);
title('Original Signal: e^{-2t}u(t)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,6);
plot(abs(fft(exp_t)));
title('Frequency Spectrum: e^{-2t}u(t)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Amplitude');

% 对原始信号进行采样和重构，观察误差信号
Fs = [20, 50, 100, 200, 500]; % 不同采样频率
for i=1:length(Fs)
    % 采样
    Ts = 1/Fs(i);
    n = 0:Ts:1;
    Sa_n = square(2*pi*10*n); % 抽样函数 Sa(t)
    sin_n = sin(20*pi*n) + cos(40*pi*n); % 正弦信号 sin(20*pi*t)+cos(40*pi*t)
    exp_n = exp(-2*n).*heaviside(n); % 指数信号 e-2tu(t)
    
    % 重构
    Sa_r = interp1(n, Sa_n, t, 'spline');
    sin_r = interp1(n, sin_n, t, 'spline');
    exp_r = interp1(n, exp_n, t, 'spline');
    
    % 画出采样信号、重构信号和误差信号的时域和频域图像
    figure(2);
    subplot(length(Fs), 3, i*3-2);
    stem(n, Sa_n);
    title(['Sampled Signal: Sa(t), Fs = ', num2str(Fs(i)), 'Hz']);
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3-1);
    plot(t, Sa_r);
    title('Reconstructed Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3);
    plot(t, Sa_t-Sa_r);
    title('Error Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    
    figure(3);
    subplot(length(Fs), 3, i*3-2);
    stem(n, sin_n);
    title(['Sampled Signal: sin(20\pit)+cos(40\pit), Fs = ', num2str(Fs(i)), 'Hz']);
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3-1);
    plot(t, sin_r);
    title('Reconstructed Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3);
    plot(t, sin_t-sin_r);
    title('Error Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    
    figure(4);
    subplot(length(Fs), 3, i*3-2);
    stem(n, exp_n);
    title(['Sampled Signal: e^{-2t}u(t), Fs = ', num2str(Fs(i)), 'Hz']);
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3-1);
    plot(t, exp_r);
    title('Reconstructed Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3);
    plot(t, exp_t-exp_r);
    title('Error Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
end

这个代码将生成多个图像窗口，包括原始信号的时域和频域图像，以及不同采样频率下的采样信号、重构信号和误差信号的时域图像。您可以根据需要对代码进行修改和扩展。