在MATLAB中如何使用FFT实现高效的线性卷积，以及如何通过循环卷积模拟线性卷积？请提供示例代码。

MATLAB在信号处理中发挥着重要的作用，其中一个重要的操作是线性卷积。利用FFT（快速傅立叶变换）可以极大地提高线性卷积的计算效率，这一点在处理大数据集时尤为重要。此外，循环卷积在某些工程应用中也很有用，尤其是在模拟线性卷积时。以下是使用FFT在MATLAB中实现线性卷积的示例代码和步骤：

参考资源链接：[MATLAB实现线性与循环卷积操作详解：原理与实例](https://wenku.csdn.net/doc/4g6t8b045i?spm=1055.2569.3001.10343)

（示例代码和步骤、mermaid流程图、扩展内容，此处略）
在上述代码中，我们首先使用`fft`函数将两个信号进行傅立叶变换，然后在频域中对它们进行点乘操作，最后通过`ifft`函数将结果逆变换回时域，得到线性卷积的结果。这个过程遵循了卷积定理，即在频域中进行的乘法操作相当于时域中的线性卷积。
而对于循环卷积，可以通过对信号进行循环移位和使用`circshift`函数来实现。循环卷积通常用在需要分析信号周期特性的场合，如循环前缀的添加等。
通过这种方式，我们可以利用MATLAB的内置函数和编程技巧，对信号进行快速且准确的处理。对于想要深入学习MATLAB在信号处理中的具体应用，建议阅读《MATLAB实现线性与循环卷积操作详解：原理与实例》。这本书详细介绍了线性卷积和循环卷积的实现原理，并通过实例展示了如何在MATLAB中进行操作。它不仅包含了当前问题的答案，还提供了更多关于信号处理的高级应用和技巧，帮助读者在工程应用中更加得心应手。

参考资源链接：[MATLAB实现线性与循环卷积操作详解：原理与实例](https://wenku.csdn.net/doc/4g6t8b045i?spm=1055.2569.3001.10343)