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)

这段代码实现了一个FIR数字滤波器，对输入信号进行滤波处理，得到输出信号。具体解释如下：

1. 第一行代码关闭所有打开的figure窗口，清空工作区并清除命令窗口中的内容。
2. 第二行代码定义了一个长度为8的一维数组coe，存储了FIR滤波器的系数。
3. 第四行代码通过length函数获取滤波器的阶数。
4. 第五行代码定义了采样率Fs为80kHz。
5. 第六行代码定义了时间T为0.015秒。
6. 第七行代码通过计算得到时间刻度dt。
7. 第八行代码通过计算得到采样点数N。
8. 第九行代码使用linspace函数生成一个时间向量t。
9. 第十行代码定义了一个输入信号x，表示一个频率为500kHz的正弦波。
10. 第十一行代码定义了一个输入信号y，表示一个频率为13kHz的正弦波。
11. 第十二行代码将x和y相加得到一个混合信号z。
12. 第十三行代码调用conv函数对z进行卷积运算，得到输出信号outputY。
13. 第十三行代码除以2的len次方进行归一化处理。
14. 第十五行代码将原始信号和滤波后的信号分别绘制在两个子图中。

需要注意的是，这段代码中的FIR滤波器系数coe是手动输入的，实际应用中需要通过设计滤波器的方法得到。此外，由于卷积运算会使输出信号的长度变长，因此需要进行归一化处理，以保证输出信号的幅值与输入信号的幅值相同。

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。