给我matlab代码，用ask调制信号，乘以载波信号，加上噪声，然后用低通滤波器解调，要求，有原始信号代码及其频谱，载波信号及其频谱，加上噪声后的信号及其频谱，解调后的信号及其频谱

在MATLAB中，你可以使用内置函数如`awgn`, `filter`, 和`fft` 来实现这个过程。这里是一个简化的示例，假设我们有一个简单的模拟调制系统，使用AM（幅度调制）和低通滤波：

% 定义参数
carrier_freq = 100; % 载波频率 (Hz)
modulation_signal = sin(2*pi*50*t); % 原始信号，例如正弦波，周期为1秒
noise_power = 0.1; % 噪声功率 (dB)
cutoff_freq = 2*carrier_freq; % 低通滤波器截止频率

% 创建时间轴
t = linspace(0, 1, 1000); % 时间样本点

% 载波信号
carrier = cos(2*pi*carrier_freq*t);

% 调制信号
amplitude_modulated = carrier .* modulation_signal;

% 添加高斯白噪声
noisy_signal = amplitude_modulated + awgn(amplitude_modulated, noise_power, 'measured');

% 低通滤波
cutoff_freq_samples = round(cutoff_freq * length(t) / sample_rate);
[b, a] = butter(4, cutoff_freq_samples / length(t), 'low'); % 设计低通滤波器
filtered_signal = filter(b, a, noisy_signal);

% 计算频谱
[original_spectrum, freqs] = fft(modulation_signal);
carrier_spectrum = abs(fft(carrier));
noisy_spectrum = abs(fft(noisy_signal));
filtered_spectrum = abs(fft(filtered_signal));

% 可视化结果
figure;
subplot(2, 2, 1);
plot(t, modulation_signal, t, amplitude_modulated);
title('原始信号与调制信号');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

subplot(2, 2, 2);
plot(freqs, original_spectrum, freqs, carrier_spectrum);
title('原始信号与载波频谱');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');

subplot(2, 2, 3);
plot(freqs, noisy_spectrum, freqs, filtered_spectrum);
title('噪声信号与过滤后的频谱');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');

subplot(2, 2, 4);
plot(t, filtered_signal);
title('解调后的信号');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

在这个例子中，我们首先创建了一个正弦波作为原始信号，并将其与载波相乘得到调制信号。接着，我们在调制信号上添加了高斯噪声并通过低通滤波器进行了滤波。最后，我们计算并显示了各个阶段信号的频谱以及解调后的信号。