使用matlab产生一个均值为0，方差为1的高斯随机变量序列，序列长度为500。利用U_pcm.m求当量化电平数为64时的SQNR。求出该序列的前5个值、相应的量化值和相应的码字，画出量化误差，同时画出量化值作为输入值的函数的图。

在MATLAB中，你可以使用`randn`函数生成一个标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数序列，然后使用`quantizer`函数来进行量化。首先，你需要创建一个长度为500的标准正态随机变量序列：

% 生成500个均值为0，方差为1的随机数
random_sequence = randn(1, 500);

接下来，为了计算64级量化后的信号的信噪比(SQNR)，你需要加载`U_pcm.m`文件，这个文件通常包含量化过程和性能指标的计算。假设`U_pcm`接受量化电平数、原始数据以及是否绘制图形的参数，你可以这样做：

% 求64级量化后的SQNR
quant_levels = 64;
sqnr = U_PCM(random_sequence, quant_levels, true); % 第三个参数设为true表示绘制图形

% 获取前5个随机数值及其量化结果和码字
[values, quantized_values, code_words] = U_PCM(random_sequence(1:5), quant_levels, false); % 不绘制图

现在你可以看到序列的前5个原始值、对应的量化值和码字。

要绘制量化误差，你可以从原始值和量化值的差异中得到：

% 计算并绘制量化误差
quant_error = abs(random_sequence - quantized_values);
plot(1:length(random_sequence), quant_error, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('Sample Index');
ylabel('Quantization Error');
title('Quantization Error vs Sample Index');

% 绘制量化值与输入值的关系图
plot(quantized_values, random_sequence, 'ro', 'MarkerSize', 8);
xlabel('Quantized Value');
ylabel('Original Value');
legend('Quantization Error', 'Quantized vs Original');

这些代码将分别展示量化误差和量化值对输入值的函数图像。

请注意，由于我没有实际运行`U_PCM.m`函数，上述代码片段中的部分细节（如函数的具体参数和返回值类型）可能会有调整。如果你需要查看具体的`U_PCM`函数实现，你应该查阅相关的MATLAB帮助文档或者代码库。