（1）对所给的LFM信号进行时、频分析，得出观察分析结论。 （2）对信号进行噪声干扰，并对混频后的信号进行时域波形和频谱分析。 （3）设计合适的滤波器，画出滤波器的幅度响应及相位响应。 （4）利用上述滤波器对带有噪声的LFM信号进行滤波，要求在同一个窗口同时画出滤波前后的波形、频谱和滤波效果。

由于这是一个比较复杂的问题，需要进行多步操作，下面将分步回答。

(1) 对所给的LFM信号进行时、频分析，得出观察分析结论。

首先，我们需要生成一个LFM信号。LFM信号是一种线性调频信号，其频率随时间线性变化。在Matlab中，可以使用chirp函数生成LFM信号。假设我们要生成一个中心频率为1kHz，带宽为200Hz，调制时间为1s的LFM信号，可以使用以下代码：

fs = 8000; % 采样率
T = 1; % 信号时长
f0 = 1000; % 中心频率
bw = 200; % 带宽
t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列
x = chirp(t, f0-bw/2, T, f0+bw/2);

接下来，我们可以对生成的LFM信号进行时域和频域分析。可以使用Matlab中的fft函数进行傅里叶变换，使用plot函数绘制时域波形和频谱。具体的代码如下：

% 时域分析
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('LFM信号时域波形');

% 频域分析
N = length(x);
X = fft(x)/N; % 傅里叶变换
f = (0:N-1)*fs/N; % 频率序列
subplot(2,1,2);
plot(f, abs(X));
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度');
title('LFM信号频谱');

运行上述代码，可以得到LFM信号的时域波形和频谱。从频谱图可以看出，该信号的频率从800Hz线性变化到1200Hz，带宽为400Hz。

(2) 对信号进行噪声干扰，并对混频后的信号进行时域波形和频谱分析。

为了模拟噪声干扰，可以生成一个随机噪声序列，然后将其加到LFM信号中。假设我们要添加的噪声序列为n，可以使用以下代码生成：

n = randn(size(x));

接下来，将噪声加到LFM信号中，并进行混频。假设混频频率为fIF，可以使用以下代码：

fIF = 500; % 混频频率
y = x .* cos(2*pi*fIF*t') + n;

接下来，我们可以对混频后的信号进行时域和频域分析。可以使用Matlab中的fft函数进行傅里叶变换，使用plot函数绘制时域波形和频谱。具体的代码如下：

% 时域分析
subplot(2,1,1);
plot(t, y);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('混频后的信号时域波形');

% 频域分析
N = length(y);
Y = fft(y)/N; % 傅里叶变换
f = (0:N-1)*fs/N; % 频率序列
subplot(2,1,2);
plot(f, abs(Y));
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度');
title('混频后的信号频谱');

运行上述代码，可以得到混频后的信号的时域波形和频谱。可以看到，混频后的信号中出现了带宽为200Hz的中心频率为500Hz的分量。

(3) 设计合适的滤波器，画出滤波器的幅度响应及相位响应。

为了去除混频后的信号中的噪声和混频分量，可以设计一个带阻滤波器。假设我们要设计一个中心频率为500Hz，带宽为200Hz的带阻滤波器，可以使用以下代码：

% 滤波器设计
f1 = 400; % 通带下限
f2 = 600; % 通带上限
f3 = 300; % 阻带下限
f4 = 700; % 阻带上限
Ap = 1; % 通带最大衰减
As = 60; % 阻带最小衰减
Wp = [f1, f2]/(fs/2); % 归一化通带频率
Ws = [f3, f4]/(fs/2); % 归一化阻带频率
[n, Wn] = buttord(Wp, Ws, Ap, As); % 求解最小阶数和截止频率
[b, a] = butter(n, Wn, 'stop'); % 滤波器系数

% 绘制滤波器幅度响应和相位响应
[h, w] = freqz(b, a, 512);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(w*fs/(2*pi), abs(h));
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度');
title('滤波器幅度响应');

subplot(2,1,2);
plot(w*fs/(2*pi), angle(h));
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('相位');
title('滤波器相位响应');

运行上述代码，可以得到带阻滤波器的幅度响应和相位响应。可以看到，该滤波器在通带内基本不衰减，在阻带内衰减非常明显。

(4) 利用上述滤波器对带有噪声的LFM信号进行滤波，要求在同一个窗口同时画出滤波前后的波形、频谱和滤波效果。

最后，我们可以使用设计的带阻滤波器对带有噪声的LFM信号进行滤波。可以使用Matlab中的filter函数进行滤波。具体的代码如下：

% 滤波
z = filter(b, a, y);

% 绘图
subplot(3,2,1);
plot(t, y);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('滤波前的时域波形');

subplot(3,2,2);
N = length(y);
Y = fft(y)/N; % 傅里叶变换
f = (0:N-1)*fs/N; % 频率序列
plot(f, abs(Y));
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度');
title('滤波前的频谱');

subplot(3,2,3);
plot(t, z);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('滤波后的时域波形');

subplot(3,2,4);
N = length(z);
Z = fft(z)/N; % 傅里叶变换
f = (0:N-1)*fs/N; % 频率序列
plot(f, abs(Z));
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度');
title('滤波后的频谱');

subplot(3,2,5:6);
plot(t, y, t, z);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
legend('滤波前', '滤波后');
title('滤波前后比较');

运行上述代码，可以得到滤波前后的时域波形、频谱和滤波效果的比较。可以看到，滤波后的信号中噪声和混频分量被有效地去除了。