用signal.convolve函数实现x(n)和h(n)的卷积输出，其中x(n)=(2n+1)R_N (n), h(n)=(n-3)[u(n+3)-u(n-7)]并绘图

首先，导入必要的库和工具，并定义x(n)和h(n)的函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

def x(n):
    N = 10
    return 2*n>=0 and 2*n<N and 1 or 0

def h(n):
    return (n-3)*(n>=3 and n<7)    

然后，生成x(n)和h(n)的序列：

N = 10
n = np.arange(N)
x_seq = np.array([x(i) for i in n])
h_seq = np.array([h(i) for i in n])

接着，调用 `signal.convolve` 函数，计算卷积输出：

y_seq = signal.convolve(x_seq, h_seq, 'full')

最后，绘制 x(n), h(n)，以及卷积输出 y(n) 的图像：

fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 8))

axs[0].stem(n, x_seq, linefmt='C0-', markerfmt='C0o', basefmt='k-')
axs[0].set_title('x(n)=(2n+1)R_N(n)')

axs[1].stem(n, h_seq, linefmt='C1-', markerfmt='C1o', basefmt='k-')
axs[1].set_title('h(n)=(n-3)[u(n-3)-u(n-7)]')

l = len(y_seq)
axs[2].stem(np.arange(l), y_seq, linefmt='C2-', markerfmt='C2o', basefmt='k-')
axs[2].set_title('Output y(n)')

plt.tight_layout()
plt.show()

输出结果：