帮我写一段MATLAB代码，用于生成基于MP的分路径多普勒估计方法的发送与接受信号的相关度

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于生成基于MP的分路径多普勒估计方法的发送与接收信号的相关度。该代码使用了LAB Signal Processing Toolbox 中的函数。

%% 参数设置
fs = 1e4           % 采样率
fc = 1e3;           % 中心频率
T = 1;              % 信号周期
t = 0:1/fs:T-1/fs;  % 时间向量
N = length(t);      % 样本点数
f_doppler = 200;    % 多普勒频移

%% 生成发送信号x(t)
x = sin(2*pi*fc*t);

%% 生成接收信号y(t)
y = x .* exp(-1j*2*pi*f_doppler*t);

%% 计算相关度
max_lag = N-1;  % 最大滞后
r = xcorr(x, y, max_lag);  % 计算相关函数

%% 绘制相关函数图像
lags = -max_lag:max_lag;
figure;
plot(lags, abs(r));
xlabel('Lags');
ylabel('Correlation');
title('分路径多普勒估计相关度');

在这个例子中，我们生成了一个简单的正弦波信号作为发送信号，然后通过将其乘以一个具有多普勒频移的复数旋转来生成接收信号。接下来，我们使用 `xcorr` 函数计算发送信号和接收信号之间的相关度，并绘制相关函数的图像。

请注意，这只是一个简单的示例代码，并且并不完整。如果您需要更详细的代码或需要进行更复杂的信号处理，您可能需要更多的信息和知识。