将ReduceSignal函数和RecognizeWatermark函数以及RemoveEcho函数写出来

以下是ReduceSignal函数的MATLAB代码示例，用于模拟缩减信号倍数的回升效果。

function [E] = ReduceSignal(D, fs)
% D: 待处理的音频信号
% fs: 采样率

% 计算缩减倍数
n = floor(fs / 2000);

% 缩减信号倍数
D_reduced = D(1:n:end);

% 将缩减后的信号补零
D_reduced_padded = [D_reduced; zeros(length(D) - length(D_reduced), 1)];

% 利用缩减信号模拟回升效果
E = zeros(length(D), 1);
for i = 1:length(D)
    E(i) = D(i) - D_reduced_padded(i);
end

该函数的输入参数为待处理的音频信号D和采样率fs，输出参数为处理后的音频信号E。该函数先计算缩减倍数n，然后将信号缩减n倍，再将缩减后的信号补零并与原始信号相减，从而模拟回升效果。

以下是RecognizeWatermark函数的MATLAB代码示例，用于识别音频信号中的水印信息。

function [watermark] = RecognizeWatermark(E, watermarkLength)
% E: 待识别的音频信号
% watermarkLength: 水印信息长度

% 计算每个采样点嵌入的水印信息
watermark_binary = zeros(watermarkLength * 8, 1);
for i = 1:watermarkLength * 8
    watermark_binary(i) = mod(E(i), 2);
end

% 将二进制序列转换为十进制数
watermark = zeros(watermarkLength, 1);
for i = 1:watermarkLength
    watermark(i) = bin2dec(char(watermark_binary((i-1)*8+1:i*8) + '0'));
end

该函数的输入参数为待识别的音频信号E和水印信息长度watermarkLength，输出参数为识别出的水印信息。该函数先计算每个采样点嵌入的水印信息，然后将二进制序列转换为十进制数即可。

以下是RemoveEcho函数的MATLAB代码示例，用于将音频信号中的水印信息重复部分能量降为0，实现回声消除。

function [watermarkE] = RemoveEcho(watermarkE)
% watermarkE: 待处理的水印信息

% 将水印信息分为若干段，每段长度为8
segments = reshape(watermarkE, 8, [])';

% 对每段进行处理
for i = 1:size(segments, 1)
    % 计算当前段与前一段的相关系数
    if i == 1
        correlation = 0;
    else
        correlation = corr2(segments(i,:), segments(i-1,:));
    end
    
    % 将相关系数大于0.9的部分能量降为0
    if correlation > 0.9
        segments(i,:) = segments(i,:) .* (1 - (segments(i-1,:) == segments(i,:)));
    end
end

% 将处理后的水印信息合并为一段
watermarkE = segments(:);

该函数的输入参数为待处理的水印信息watermarkE，输出参数为处理后的水印信息。该函数将水印信息分成若干段，每段长度为8，对每段进行处理。首先计算当前段与前一段的相关系数，如果相关系数大于0.9，则将当前段与前一段重复的部分能量降为0。最后将处理后的水印信息合并为一段即可。