在matlab上结合能量检测算法的基本原理，用FCME算法仿真不同干噪比下两种算法对几种干扰信号的检测概率，具体指标：信号频率为40.258MHz；信噪比(SNR)为-30~30dB，步进为 1dB，FFT 点数 N=1024；在信干噪比（SINR)为-5dB 以上时，对干扰信号的检测概率达到 80%以上；干扰信号类型为单音干扰、多音干扰、线性扫频干扰、脉冲干扰；虚警概率为0.001

这个问题比较复杂，需要进行详细的步骤说明和代码编写，以下是大致的流程：

1. 生成信号和干扰信号

首先，需要生成一个频率为40.258MHz的正弦信号作为信号源，并添加不同类型的干扰信号，包括单音干扰、多音干扰、线性扫频干扰和脉冲干扰。这些干扰信号可以通过不同的方法生成，例如使用正弦函数、乘法器等。

2. 加噪声

在生成的信号和干扰信号上加上噪声，以模拟实际情况下的信号传输。

3. FFT变换

对加噪声的信号进行FFT变换，得到信号频率谱。

4. 能量检测算法

对于每个频率点，使用能量检测算法进行信号检测。能量检测算法的基本原理是将FFT变换后的信号按照频率分成不同的子带，然后计算每个子带中信号的能量，与预先设定的门限值进行比较，若超过门限值则认为检测到信号。

5. FCME算法

对于检测到的信号，使用FCME算法进行信号分类。FCME算法是一种基于特征提取和聚类的信号分类方法，可以对不同类型的信号进行有效区分。

6. 统计结果

对于不同的干扰信号类型和不同的SNR值，统计能量检测算法和FCME算法的检测概率，并绘制曲线。

7. 虚警概率控制

为了控制虚警概率，可以调整门限值或者使用其他方法进行控制。

以上是大致的流程，具体实现需要按照具体的算法和数据进行编写。在Matlab中可以使用内置的函数实现FFT变换和统计分析，也可以使用第三方工具箱来简化编程过程。