matlab产生一组时域信号数据，实现低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、自功率谱以及小波变换的计算和输出，能计算出频率响应函数

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示如何生成一个随机信号并对其进行低通滤波、高通滤波、带通滤波、自功率谱和小波变换的计算和输出：

% 生成随机信号数据
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量
x = randn(size(t)); % 随机信号

% 计算频率响应函数
N = length(x);
freq = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率向量
H_lowpass = 1./(1+exp(-2*pi*freq/100)); % 低通滤波器频率响应
H_highpass = 1./(1+exp(2*pi*freq/100)); % 高通滤波器频率响应
H_bandpass = H_highpass .* H_lowpass; % 带通滤波器频率响应

% 应用滤波器
y_lowpass = ifft(fft(x) .* H_lowpass); % 低通滤波器输出
y_highpass = ifft(fft(x) .* H_highpass); % 高通滤波器输出
y_bandpass = ifft(fft(x) .* H_bandpass); % 带通滤波器输出

% 计算自功率谱
Pxx = abs(fft(x)).^2/N; % 原始信号功率谱密度
Pyy_lowpass = abs(fft(y_lowpass)).^2/N; % 低通滤波器输出功率谱密度
Pyy_highpass = abs(fft(y_highpass)).^2/N; % 高通滤波器输出功率谱密度
Pyy_bandpass = abs(fft(y_bandpass)).^2/N; % 带通滤波器输出功率谱密度

% 计算小波变换
[C,L] = wavedec(x,4,'haar'); % 4级小波分解，使用Haar小波基函数
A4 = wrcoef('a',C,L,'haar',4); % 重构第4层近似系数
D4 = wrcoef('d',C,L,'haar',4); % 重构第4层细节系数

% 输出结果
subplot(5,2,1); plot(t,x); title('原始信号');
subplot(5,2,2); plot(freq,H_lowpass); title('低通滤波器频率响应');
subplot(5,2,3); plot(t,y_lowpass); title('低通滤波器输出');
subplot(5,2,4); plot(freq,Pxx,freq,Pyy_lowpass); title('功率谱密度');
subplot(5,2,5); plot(freq,H_highpass); title('高通滤波器频率响应');
subplot(5,2,6); plot(t,y_highpass); title('高通滤波器输出');
subplot(5,2,7); plot(freq,Pxx,freq,Pyy_highpass); title('功率谱密度');
subplot(5,2,8); plot(freq,H_bandpass); title('带通滤波器频率响应');
subplot(5,2,9); plot(t,y_bandpass); title('带通滤波器输出');
subplot(5,2,10); plot(freq,Pxx,freq,Pyy_bandpass); title('功率谱密度');

figure;
subplot(2,2,1); plot(t,x); title('原始信号');
subplot(2,2,2); plot(t,A4); title('第4层近似系数');
subplot(2,2,3); plot(t,D4); title('第4层细节系数');

这个示例代码生成了一个随机信号，并对其进行了低通滤波、高通滤波、带通滤波、自功率谱和小波变换的计算和输出。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。