用函数fft( )计算序列x(n) = R6(n)的16点、32点DFT。

你好，根据你的问题，我可以回答。使用函数fft()计算序列x(n)的16点、32点DFT，可以用以下代码实现：

16点DFT：

import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=float)
X = np.fft.fft(x, 16)
print(X)

32点DFT：

import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=float)
X = np.fft.fft(x, 32)
print(X)

以上是使用numpy库中提供的fft函数，对于其他类似的计算，可以参照上述代码进行实现。如果你对这些代码有任何疑问，欢迎随时追问。

相关问题

用 MATLAB 语言编写计算序列 x(n)的 N 点 DFT 的 m 函数文件 dft.m。并与 MATLAB 中的内部函数文件 fft.m 作比较。

下面是编写的 dft.m 函数文件：

function X = dft(x, N)
%DFT - 计算序列 x(n)的 N 点DFT
%   x: 输入序列
%   N: DFT点数
%   X: DFT结果

n = 0:N-1; % 构造 n 序列
k = 0:N-1; % 构造 k 序列
WN = exp(-1j*2*pi/N); % 计算旋转因子

nk = n'*k; % 构造 n * k 矩阵
Wnk = WN .^ nk; % 计算旋转因子矩阵

X = x * Wnk; % 计算 DFT 结果
end

我们可以用一组数据来测试这个函数：

x = [1, 2, 3, 4];
N = length(x);
X = dft(x, N);

% 打印结果
disp('dft(x, N) = ');
disp(X);

% 与 fft 函数比较
X_fft = fft(x, N);
disp('fft(x, N) = ');
disp(X_fft);

运行结果：

dft(x, N) = 
 10.0000 + 0.0000i  -2.0000 + 2.0000i  -2.0000 + 0.0000i  -2.0000 - 2.0000i
fft(x, N) = 
 10.0000 + 0.0000i  -2.0000 + 2.0000i  -2.0000 + 0.0000i  -2.0000 - 2.0000i

可以看到，我们编写的 dft 函数与 MATLAB 内置的 fft 函数计算结果相同，说明我们的 dft 函数正确实现了 N 点 DFT 的计算。

matlab实现x(n)=r6(n),输出x(n)的波形及其4点dft

matlab可以非常方便地实现数字信号的处理和分析，包括x(n)=r6(n)的波形及4点dft的计算。首先，定义n的范围，如n=0:5，然后计算x(n)，即x = [1 0 0 0 0 0]，表示在n=0时，x(n)的值为1，其余时刻为0。

接下来，可以使用matlab的plot函数绘制x(n)的波形图，代码如下：

plot(n, x);

其中，n是自变量，x是因变量，plot函数将它们表示为一条图形。

接着，使用fft函数计算4点dft，代码如下：

X = fft(x, 4);

其中，X是计算得到的频域结果，fft函数的第一个参数是输入信号，第二个参数是点数。

最后，可以使用matlab的stem函数绘制X的离散幅度谱，代码如下：

stem(abs(X));

其中，abs函数用于计算复数的模值，stem函数绘制离散点的图形，类似于波形图，但它代表的是离散信号的幅度。这样就可以得到x(n)的波形及其4点dft的结果。