matlab设计一个N=10的PN序列发生器，每符号5个采样（不调用replicate等MATLAB自带的函数），画出PN序列的自相关函数、只显示前101个元素的部分自相关函数、PN序列发生器输出端的前101个采样。

以下是MATLAB的代码示例来生成N=10长度的PN序列：

N = 10; % PN序列长度
M = 5; % 每符号采样数
tap = [10 9 8 6]; % LFSR反馈位
state = ones(1, max(tap)); % 初始状态

pn = zeros(1, N); % 初始化PN序列
for i = 1:N
    feedback = mod(sum(state(tap)), 2);
    pn(i) = state(end);
    state(2:end) = state(1:end-1);
    state(1) = feedback;
end

upsampled_pn = zeros(1, N*M);
for i = 1:N
    upsampled_pn((i-1)*M+1:i*M) = pn(i);
end

% 自相关函数
autocorr_pn = xcorr(upsampled_pn, 'biased');

% 部分自相关函数
pautocorr_pn = parcorr(upsampled_pn(1:101), 'NumLags', 100);

% 输出端前101个采样
output = zeros(1, 101);
state = ones(1, max(tap)); % 初始状态
for i = 1:101
    feedback = mod(sum(state(tap)), 2);
    output(i) = state(end);
    state(2:end) = state(1:end-1);
    state(1) = feedback;
end

% 画出PN序列的自相关函数、部分自相关函数、输出端前101个采样
subplot(3,1,1)
plot(autocorr_pn)
title('PN序列的自相关函数')
subplot(3,1,2)
stem(pautocorr_pn)
title('PN序列的部分自相关函数')
subplot(3,1,3)
stem(output)
title('输出端前101个采样')

这个代码将PN序列长度设置为10，每个符号采样数设置为5。它使用LFSR算法来生成PN序列，并对其进行上采样以匹配每个符号的采样数。然后，它计算PN序列的自相关函数和部分自相关函数，并输出PN序列发生器输出端的前101个采样。最后，它使用`subplot`函数将这些图形一起显示在一个图像中。