用matlab生成完整代码。首先产生随机基带信号作图。将基带信号进行FSK调制并作图。产生跳频序列并做出跳频图案，与调制之后的信号相乘得到跳频信号并做图。然后解跳解调后作图。在经过滤波后作图。最后计算恢复之后的信号与原始的误码率并作图。

好的，以下是完整的 Matlab 代码：

%% 产生随机基带信号
N = 1000; % 信号长度
fs = 1000; % 采样率
t = linspace(0, N/fs, N); % 时间向量

x = rand(1, N); % 随机信号

figure;
plot(t, x);
title('随机基带信号');

%% FSK调制
fc1 = 100; % 低频载波频率
fc2 = 200; % 高频载波频率

fskSignal = fskmod(x, [fc1, fc2], fs); % FSK调制

figure;
plot(t, fskSignal);
title('FSK调制信号');

%% 跳频序列
hopFreq = [10, 20, 30, 40]; % 跳频频率
hopSeq = hopFreq(randi(length(hopFreq), 1, N)); % 随机跳频序列

figure;
plot(t, hopSeq);
title('跳频序列');

%% 跳频信号
hopSignal = fskSignal .* sin(2*pi*hopSeq.*t); % 跳频信号

figure;
plot(t, hopSignal);
title('跳频信号');

%% 解调解跳
demodSignal = fskdemod(hopSignal, [fc1, fc2], fs); % 解调信号

figure;
plot(t, demodSignal);
title('解调信号');

%% 滤波
f = [0, 0.2, 0.3, 1]; % 通带和阻带边界
a = [1, 1, 0, 0]; % 通带和阻带增益
b = fir1(100, f, a); % FIR滤波器系数

filterSignal = filter(b, 1, demodSignal); % 滤波后信号

figure;
plot(t, filterSignal);
title('滤波后信号');

%% 计算误码率
[errNum, bitNum] = biterr(filterSignal, x); % 计算误码率
errRate = errNum / bitNum; % 计算误码率

figure;
plot(t, filterSignal);
title(['恢复后信号，误码率为', num2str(errRate)]);

希望这段代码能够满足你的需求。