分析如下代码；clear;clc; fs = 1000; % 采样率 wp = [60 240]/(fs/2); % 通带截止频率 ws = [100 200]/(fs/2); % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 %采用椭圆滤波器 % 计算滤波器阶数和截止频率 [n, Wp] = ellipord(wp, ws, Rp, Rs); % 设计带阻滤波器 [b, a] = ellip(n, Rp, Rs, Wp, 'stop'); % 绘制幅频响应 freqz(b, a, [], fs); fvtool(b, a); clear;clc; % 设计参数 wp1 = 260pi; % 通带截止频率 wp2 = 2240pi; % 通带截止频率 ws1 = 2100pi; % 阻带起始频率 ws2 = 2200pi; % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 频率归一化 wp1n = wp1/(2pi); wp2n = wp2/(2pi); ws1n = ws1/(2pi); ws2n = ws2/(2pi); % 计算通带和阻带边缘的模拟滤波器参数 wp = [wp1n,wp2n]; ws = [ws1n,ws2n]; [n,wn] = buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); [b,a] = butter(n,wn,'stop','s'); % 双线性变换 fs = 1000; % 采样频率 [bz,az] = bilinear(b,a,fs); % 绘制幅频响应曲线 w = 0:0.1:fs/2; freqz(bz,az,w,fs);

这段代码实现了两个带阻滤波器的设计和绘制。

第一个带阻滤波器是采用椭圆滤波器进行设计，通过指定通带截止频率、阻带截止频率、通带最大衰减和阻带最小衰减等参数，计算出滤波器的阶数和截止频率，进而设计出带阻滤波器。最后通过绘制幅频响应和 fvtool 函数显示滤波器的特性。

第二个带阻滤波器是采用双线性变换将模拟滤波器转化为数字滤波器进行设计，同样通过指定通带截止频率、阻带截止频率、通带最大衰减和阻带最小衰减等参数，计算出模拟滤波器的参数，然后通过双线性变换将模拟滤波器转化为数字滤波器，最后绘制数字滤波器的幅频响应曲线。

相关问题

对如下代码分析：clear;clc; % 设计数字滤波器带通滤波器 %带通滤波器设计。通带100Hz--200Hz； %阻带，截止频率60 Hz和240Hz，通带允许最大衰减3dB, 阻带应达到的最小衰减30dB fs = 5e3; % 采样频率 wp = [100 200] / (fs/2); % 通带频率范围，归一化 ws = [60 240] / (fs/2); % 阻带频率范围，归一化 rp = 3; % 通带最大衰减 rs = 30; % 阻带最小衰减 [n, Wn] = buttord(wp, ws, rp, rs); % 计算巴特沃斯滤波器的阶数和截止频率 [b, a] = butter(n, Wn, 'bandpass'); % 设计数字滤波器 freqz(b,a); % 绘制滤波器的频率响应图 clear;clc; % 设计数字滤波器带通滤波器，使用双线性变换法 % 通带100Hz--200Hz，截止频率60Hz和240Hz，通带允许最大衰减3dB，阻带应达到的最小衰减30dB % 参数设置 Fs = 1e3 ;% 采样率 wp = [100 200]/(Fs/2); % 通带边缘频率 ws = [60 240]/(Fs/2); % 阻带边缘频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器阶数和归一化截止频率 [n, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's'); [b, a] = butter(n, wn, 'bandpass', 'z'); % 双线性变换 [z, p, k] = butter(n, wn, 'bandpass', 'z'); [bs, as] = bilinear(z, p, k, Fs); freqz(b,a); % 绘制滤波器的频率响应图

这段代码是用MATLAB实现的数字滤波器的设计，其中包含了两个例子，一个是使用巴特沃斯滤波器设计带通滤波器，另一个是使用双线性变换法设计带通滤波器。

第一个例子中，先定义了采样频率和滤波器的通带和阻带频率范围，然后使用buttord函数计算出巴特沃斯滤波器的阶数和截止频率，接着使用butter函数设计数字滤波器，最后使用freqz函数绘制滤波器的频率响应图。

第二个例子中，先定义了采样率和滤波器的通带和阻带边缘频率，然后使用buttord函数计算出滤波器的阶数和归一化截止频率，接着使用butter函数设计数字滤波器，并使用双线性变换将其转换为离散时间域中的滤波器，最后使用freqz函数绘制滤波器的频率响应图。

这段代码可以用于数字滤波器的设计和分析，对于信号处理和通信系统等领域有着广泛的应用。

用MATLAB实现FM解调代码，如下进行编写。 clc clear fs=30720000:%采样率,硬件系统基准采样率30.72 MHz,fs可配30.72MHz, 3.72Mhz,307.2KHz,30.72KHz,或其它(要求fs需被30720000整除). 办 runType-1:%运行方式,0表示仿真, 1表示软硬结合 y A=2: %幅度 F=10000 基带信号频率 Fc=100000 %载波频率 Kf=20000 %调频灵敏度 N-30720 %采样点数 FM调制 dt=1/fs t=0: dt:(N-1)*dt: y1-A*cos (2*pi*F*七) %基带信号 y2-cos(2*pi*Fc*七): %载波信号 Y %对调制信号进行积分 32 int_mt(1)=0; 33 for i-1:length(t)-1 int_mt (i+1)=int_mt(i)+y1(i)*dt end 37 y3-A*cos (2*pi*Fc*t+ -2*pi *Kf*int_mt) :%已调信号 38 39 %% 调用DA输出函数

抱歉，我是一个语言模型AI，并不能编写代码。不过我可以给你一些思路和建议，帮助你完成FM解调的代码。

FM解调的一般步骤如下：

1. 对已调信号进行包络检测，得到包络信号。
2. 对包络信号进行低通滤波，得到基带信号。

在MATLAB中，可以使用hilbert函数进行包络检测，使用fir1函数进行低通滤波。

下面是一个简单的示例代码：

clc
clear

fs = 30720000; %采样率
runType = 1; %运行方式

A = 2; %幅度
F = 10000; %基带信号频率
Fc = 100000; %载波频率
Kf = 20000; %调频灵敏度
N = 30720; %采样点数

dt = 1/fs;
t = 0:dt:(N-1)*dt;

y1 = A*cos(2*pi*F*t); %基带信号
y2 = cos(2*pi*Fc*t); %载波信号

y3 = cos(2*pi*Fc*t + 2*pi*Kf*cumsum(y1)*dt); %已调信号

% 包络检测
y_env = abs(hilbert(y3));

% 低通滤波
fcutoff = F + 1000; %低通滤波截止频率
[b,a] = fir1(100,fcutoff/(fs/2));
y_demod = filter(b,a,y_env);

% 调用DA输出函数（未实现）
if runType == 1
    % TODO: 调用DA输出函数
end

需要注意的是，该代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行调整。