利用Matlab对AWGN信道中传输的信号进行扩频、解扩过程仿真，扩频码序列可采用m序列。根据以下框图绘制①②③④各点输出波形，信噪比取3dB。

在MATLAB中，你可以通过以下步骤来模拟AWGN信道中的扩频和解扩过程，其中使用M序列作为扩频码序列，并设置信噪比为3dB：

1. **生成M序列**:
- 使用`fir1`函数创建一个线性反馈移位寄存器（LFSR）产生的M序列。例如，对于一个给定的序列长度，如64位，可以这样生成：

     seq_length = 64;
     taps = [1 0.5]; % M序列常用的生成多项式
     m_seq = fir1(seq_length, taps);

2. **随机数据源**:
- 创建一组待传输的数据，比如二进制数据`data`，其长度应等于M序列长度：

     data = randi([0 1], seq_length, 1); % 伪随机数据

3. **扩频**:
- 将数据和M序列做异或（XOR）操作进行扩频，得到扩频信号`spread_signal`：

     spread_signal = bitxor(data, m_seq);

4. **添加AWGN**:
- 设置信噪比为3dB，然后使用`awgn`函数添加高斯白噪声到扩频信号：

     snr_db = 3; % 信噪比 (dB)
     noise_power = 10^(-snr_db/10); % 计算噪声功率
     noisy_spread_signal = awgn(spread_signal, 'measured', snr_db);

5. **抽样判决**:
- 如果你需要进行抽样判决（通常用于接收端），可以使用`demodulate`函数尝试恢复原始数据。但由于这里没有提供具体抽样判决算法，你可以简单地将扩频后的信号显示出来，假设它是均匀分布的：

     detected_data = bitand(noisy_spread_signal, 1); % 推测每个样本可能是0或1

6. **绘图**:
- 为了画出各个阶段的波形，可以分别绘制原始数据、扩频前后的信号以及检测后的信号波形：

     subplot(2, 2, 1), plot(data, '-o'); ylabel('原始数据');
     subplot(2, 2, 2), plot(m_seq, '-o'); ylabel('M序列');
     subplot(2, 2, 3), plot(spread_signal, '-o'); ylabel('扩频信号');
     subplot(2, 2, 4), plot(detected_data, '-o'); ylabel('解扩后数据');

请注意，上述代码片段仅供参考，实际实现可能需要进一步优化，如使用更专业的通信包（如comm toolbox）或者进行更复杂的误码率分析。如果你有具体的疑问或需要更详细的代码示例，随时提问。