使用matlab和自编码器，从混合信号中分离出雷达信号和通信信号，信号都是10000组4720长度的数组。给出代码并加上详细注释

首先，我们需要准备数据。这里我们使用Matlab中的信号处理工具箱中的`chirp`函数生成一个长度为4720的线性调频信号（即雷达信号），再生成一个长度为4720的随机信号（即通信信号），然后叠加在一起得到混合信号。代码如下：

% 生成雷达信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:(4720-1)/fs; % 时间向量
f0 = 100; % 起始频率
f1 = 600; % 终止频率
T = t(end); % 信号时长
s_r = chirp(t, f0, T, f1, 'linear'); % 生成线性调频信号

% 生成通信信号
s_c = randn(size(s_r)); % 生成随机信号

% 叠加得到混合信号
s_mix = s_r + s_c;

接下来，我们需要设计并训练自编码器。这里我们使用一个全连接的自编码器，输入层和输出层的神经元个数都是4720，中间的隐藏层有100个神经元。代码如下：

% 设计自编码器
autoenc = feedforwardnet(100);
autoenc = configure(autoenc, s_mix);
autoenc.divideFcn = '';
autoenc.trainFcn = 'trainscg';
autoenc.trainParam.epochs = 100;
autoenc.trainParam.showWindow = false;

% 训练自编码器
autoenc = train(autoenc, s_mix, s_mix);

训练完自编码器后，我们可以用它来对混合信号进行降噪和分离。代码如下：

% 对混合信号进行降噪和分离
s_denoised = autoenc(s_mix); % 降噪后的信号
s_radar = s_mix - s_denoised; % 分离出雷达信号
s_comm = s_denoised; % 分离出通信信号

最后，我们可以将分离出的雷达信号和通信信号可视化，以检查分离效果。代码如下：

% 可视化分离结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, s_r);
title('原始雷达信号');
subplot(3,1,2);
plot(t, s_radar);
title('分离出的雷达信号');
subplot(3,1,3);
plot(t, s_comm);
title('分离出的通信信号');

完整代码如下：

% 生成雷达信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:(4720-1)/fs; % 时间向量
f0 = 100; % 起始频率
f1 = 600; % 终止频率
T = t(end); % 信号时长
s_r = chirp(t, f0, T, f1, 'linear'); % 生成线性调频信号

% 生成通信信号
s_c = randn(size(s_r)); % 生成随机信号

% 叠加得到混合信号
s_mix = s_r + s_c;

% 设计自编码器
autoenc = feedforwardnet(100);
autoenc = configure(autoenc, s_mix);
autoenc.divideFcn = '';
autoenc.trainFcn = 'trainscg';
autoenc.trainParam.epochs = 100;
autoenc.trainParam.showWindow = false;

% 训练自编码器
autoenc = train(autoenc, s_mix, s_mix);

% 对混合信号进行降噪和分离
s_denoised = autoenc(s_mix); % 降噪后的信号
s_radar = s_mix - s_denoised; % 分离出雷达信号
s_comm = s_denoised; % 分离出通信信号

% 可视化分离结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, s_r);
title('原始雷达信号');
subplot(3,1,2);
plot(t, s_radar);
title('分离出的雷达信号');
subplot(3,1,3);
plot(t, s_comm);
title('分离出的通信信号');