离散时间信号和系统的时域分析、频域分析设计代码

时域分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义离散时间信号
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 定义单位采样响应
h = np.array([1, 0.5, 0.25])

# 离散卷积
y = np.convolve(x, h)

# 绘制信号和响应
plt.stem(x, label='x(n)')
plt.stem(h, label='h(n)')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制卷积结果
plt.stem(y)
plt.show()

频域分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义离散时间信号
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 定义单位采样响应
h = np.array([1, 0.5, 0.25])

# 离散卷积
y = np.convolve(x, h)

# FFT变换
X = np.fft.fft(x)
H = np.fft.fft(h)
Y = X * H

# 绘制信号和响应的频谱
plt.stem(abs(X), label='X(f)')
plt.stem(abs(H), label='H(f)')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制卷积结果的频谱
plt.stem(abs(Y))
plt.show()

设计代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义离散时间信号
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 定义单位采样响应
h = np.array([1, 0.5, 0.25])

# 离散卷积
y = np.convolve(x, h)

# 绘制卷积结果
plt.stem(y)
plt.show()

注意：以上代码仅供参考，具体实现需要根据具体问题进行调整。