用matlab实现，将信号通过多相滤波器后，得到20个信道，信道划分方式采用50%交叠，每个子信道带宽48KHz

以下是用Matlab实现将信号通过多相滤波器后得到20个信道的代码示例：

% 初始化参数
N = 8; % 多相滤波器阶数
M = 20; % 子信道数
L = 256; % 每个子信道样本数
overlap = 0.5; % 交叠比例
fs = 96000; % 采样率

% 生成随机信号
signal = randn(1,fs*10);

% 生成多相滤波器系数
h = firnyquist(N,1,2);

% 计算每个子信道的中心频率
center_freqs = linspace(0,fs/2,M+1);
center_freqs = center_freqs(2:end) - (center_freqs(2)-center_freqs(1))/2;

% 初始化信道矩阵
channels = zeros(M,L);

% 分割信号并通过多相滤波器
for i = 1:M
    % 计算子信道的频率范围
    freq_range = [center_freqs(i)-24000 center_freqs(i)+24000];
    
    % 对信号进行FFT，找到频率范围对应的FFT分量
    fft_signal = fft(signal);
    fft_signal(freq_range(1)/fs*length(signal)+1:freq_range(2)/fs*length(signal)) = ...
        fft_signal(freq_range(1)/fs*length(signal)+1:freq_range(2)/fs*length(signal)) .* ...
        hamming(diff(freq_range)/fs*length(signal))';
    
    % 将信号通过多相滤波器
    filtered = filter(h,1,ifft(fft_signal));
    
    % 取出子信道的样本
    channels(i,:) = filtered(1+L*(i-1)*overlap/2:L*(i-1)*overlap/2+L);
end

在这个示例中，我们首先生成一个随机信号，并定义多相滤波器的阶数、子信道数、每个子信道的样本数、交叠比例和采样率等参数。然后，我们计算每个子信道的中心频率，并初始化一个空的信道矩阵。在分割信号并通过多相滤波器的过程中，我们首先计算出每个子信道的频率范围，并对信号进行FFT，在频率范围内的FFT分量上应用汉明窗口。然后，我们将信号通过多相滤波器，并取出每个子信道的样本。最后，我们得到了一个大小为20x256的信道矩阵，其中每行代表一个子信道的样本序列。