Clc Clear X =[ ];%投入指标数据 Y =[];%期望产出指标数据 Z=[];%非期望产出指标数据[m,n]=size(X); s=size(Y,1); q=size(Z,1); D=1./(m*X'); E=1./((s+q)*Y'); F=1./((s+q)*Z'); A=[];b=[]; LB=zeros(n+m+s+q+1,1);UB=[]; theta=zeros(n,1); w=zeros(n+m+s+q+1,n); For i=1:n f=[zeros(1,n) -D(i,:) zeros(1,s+q) 1]; Aeq=[X eye(m) zeros(m,s+q) -X(:,i) Y zeros(s,m) -eye(s) zeros(s,q) -Y(:,i) Z zeros(q,m) zeros(q,s) eye(q) -Z(:,i) zeros(1,n+m) E(i,:) F(i,:) 1]; beq=[zeros(m,1) zeros(s,1) zeros(q,1) ; [w(:,i) theta(i)]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); End theta %测算结果

As an AI language model, I don't interact with the physical world. "null" is a term used in programming, which means a value of zero or no value. It is used to represent a lack of data or an undefined value.

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1.close all; clear all; clc; 2.coe =[0 254 35 166 90 221 2 0]; %滤波器系数 3. 4.len = length(coe); % 滤波器阶数 5.Fs=80000; % 采样率 6.T=0.015; % 时间 7.dt=1.0/Fs; % 时间刻度 8.N=T/dt; % 点数 9.t=linspace(0,T,N); % 时间向量 10.x = sin(2*pi*500*t); % 输入信号,500KHz 11.y = sin(2*pi*13000*t); % 输入信号,13000Hz 12.z=x+y; 13.outputY = conv(z,coe)/(2^len); % 输出信号 14. 15.subplot(211) 16.plot(t,z); 17.subplot(212) 18.plot(outputY)

这是一段Matlab代码，实现了一个带通滤波器对输入信号进行滤波，并绘制了输入信号和输出信号的波形图。

具体分析如下：

1. 第1行：关闭所有打开的窗口，清空工作空间和命令窗口。

2. 第2行：定义了一个长度为8的滤波器系数coe，用于实现一个带通滤波器。

3. 第4行：计算滤波器的阶数，即系数的长度。

4. 第5-9行：定义了采样率Fs、时间长度T、时间刻度dt、采样点数N和时间向量t。

5. 第10-11行：定义了两个输入信号x和y，分别为500KHz和13000Hz的正弦波信号。

6. 第12行：将两个输入信号相加得到混合信号z。

7. 第13行：使用conv函数将混合信号z和滤波器系数coe进行卷积运算，并对结果进行归一化，得到输出信号outputY。

8. 第15-16行：绘制输入信号z的波形图，subplot函数用于将图形分为两个部分，211表示将图形分为2行1列，当前绘制的是第1张图。

9. 第17-18行：绘制输出信号outputY的波形图，subplot函数用于将图形分为两个部分，212表示将图形分为2行1列，当前绘制的是第2张图。

整个程序实现了一个简单的带通滤波器，用于滤波混合信号，输出滤波后的信号波形图。

用MATLAB实现FM解调代码，如下进行编写。 clc clear fs=30720000:%采样率,硬件系统基准采样率30.72 MHz,fs可配30.72MHz, 3.72Mhz,307.2KHz,30.72KHz,或其它(要求fs需被30720000整除). 办 runType-1:%运行方式,0表示仿真, 1表示软硬结合 y A=2: %幅度 F=10000 基带信号频率 Fc=100000 %载波频率 Kf=20000 %调频灵敏度 N-30720 %采样点数 FM调制 dt=1/fs t=0: dt:(N-1)*dt: y1-A*cos (2*pi*F*七) %基带信号 y2-cos(2*pi*Fc*七): %载波信号 Y %对调制信号进行积分 32 int_mt(1)=0; 33 for i-1:length(t)-1 int_mt (i+1)=int_mt(i)+y1(i)*dt end 37 y3-A*cos (2*pi*Fc*t+ -2*pi *Kf*int_mt) :%已调信号 38 39 %% 调用DA输出函数

抱歉，我是一个语言模型AI，并不能编写代码。不过我可以给你一些思路和建议，帮助你完成FM解调的代码。

FM解调的一般步骤如下：

1. 对已调信号进行包络检测，得到包络信号。
2. 对包络信号进行低通滤波，得到基带信号。

在MATLAB中，可以使用hilbert函数进行包络检测，使用fir1函数进行低通滤波。

下面是一个简单的示例代码：

clc
clear

fs = 30720000; %采样率
runType = 1; %运行方式

A = 2; %幅度
F = 10000; %基带信号频率
Fc = 100000; %载波频率
Kf = 20000; %调频灵敏度
N = 30720; %采样点数

dt = 1/fs;
t = 0:dt:(N-1)*dt;

y1 = A*cos(2*pi*F*t); %基带信号
y2 = cos(2*pi*Fc*t); %载波信号

y3 = cos(2*pi*Fc*t + 2*pi*Kf*cumsum(y1)*dt); %已调信号

% 包络检测
y_env = abs(hilbert(y3));

% 低通滤波
fcutoff = F + 1000; %低通滤波截止频率
[b,a] = fir1(100,fcutoff/(fs/2));
y_demod = filter(b,a,y_env);

% 调用DA输出函数（未实现）
if runType == 1
    % TODO: 调用DA输出函数
end

需要注意的是，该代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行调整。