帮我写一段MATLAB代码，用于生成基于MP的分路径多普勒估计方法的发送与接受信号的相关度

以下是一段MATLAB代码，用于生成基于MP的分路径多普勒估计方法的发送与接收信号的相关度：

% 设置参数
N = 1024; % 信号长度
L = 4; % 路径数
K = 32; % 字典大小
T = 10; % 迭代次数
f = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7]; % 多普勒频移
a = [1, 0.8, 0.6, 0.4]; % 多普勒衰落系数
tau = [0, 10, 20, 30]; % 时延

% 生成发送信号
s = zeros(N, 1);
for i = 1:L
    s = s + a(i)*exp(1j*2*pi*f(i)*(0:N-1)')*mpulse(N, tau(i));
end

% 生成接收信号
r = zeros(N, 1);
for i = 1:L
    r = r + a(i)*exp(1j*2*pi*f(i)*(0:N-1)')*mpulse(N, tau(i) - 5);
end

% 生成字典
D = zeros(N, K);
for i = 1:K
    d = randn(N, 1) + 1j*randn(N, 1);
    D(:,i) = d/norm(d);
end

% MP算法
x = zeros(K, 1);
for t = 1:T
    proj = abs(D'*r).^2;
    [~, idx] = max(proj);
    x(idx) = x(idx) + D(:,idx)'*r;
    r = r - D(:,idx)*D(:,idx)'*r;
end

% 计算相关度
corr = abs(s'*D*x).^2;

该代码首先生成了一个长度为N的发送信号，其中包含了L条路径，每条路径有一个多普勒频移和一个多普勒衰落系数，以及一个时延。然后，生成一个接收信号，其中每条路径的时延都减去了5个采样点。接着，生成一个大小为K的字典，并使用MP算法估计接收信号在字典上的稀疏表示。最后，计算发送信号与估计的稀疏表示之间的相关度。