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。

好的，关于你的问题，我可以和你进行讨论。

首先，我需要确认一下你的问题，你是想让我介绍一下如何用MATLAB语言编写计算序列x(n)的N点DFT的m函数文件dft.m，并且和MATLAB中的内部函数文件fft.m作比较，对吗？

如果是这样的话，那么我可以给你提供一些基本的信息。DFT是离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform）的缩写，是一种将时域信号转换为频域信号的方法。在MATLAB中，可以使用内部函数fft.m来计算DFT。同时，你也可以自己编写m函数文件dft.m来计算DFT。

下面是一个简单的dft.m的代码示例：

function X = dft(x)
% x: 输入的离散信号序列
% X: 计算得到的离散傅里叶变换的结果

N = length(x);
n = 0:N-1;
k = n';
WN = exp(-2*pi*1i/N);
nk = n*k;
W = WN .^ nk;
X = x * W;
end

以上代码实现了一个基本的DFT函数。其中，WN是旋转因子，nk是一个矩阵，用于计算DFT的矩阵乘法。最后，将计算得到的结果存储在X中。

使用MATLAB的内部函数fft.m可以得到与dft.m相同的结果，但需要注意的是，fft.m计算的是快速傅里叶变换（FFT），而不是DFT。FFT是一种比DFT更快更高效的算法，但它需要满足一定的条件，例如输入信号的长度必须是2的幂。

如果你想要比较两个函数的计算结果，可以使用MATLAB的assert函数来验证结果是否相同：

x = rand(1, 8);
X1 = dft(x);
X2 = fft(x);
assert(norm(X1 - X2) < 1e-10);

以上代码首先生成一个随机的输入信号x，然后分别使用dft和fft函数计算DFT，最后使用assert函数验证两个结果是否相同。

希望以上信息能够对你有所帮助。