一. 设计三组任意信号并进行卷积运算，对卷积结果进行图形展示

好的，我们可以使用Python的Matplotlib库来进行图形展示。先来设计三组信号：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成第一个信号
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
plt.stem(x1)
plt.title('x1')
plt.show()

# 生成第二个信号
x2 = np.array([5, 4, 3, 2, 1])
plt.stem(x2)
plt.title('x2')
plt.show()

# 生成第三个信号
x3 = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
plt.stem(x3)
plt.title('x3')
plt.show()

接下来，我们使用conv_m函数对这三组信号进行卷积运算，并展示卷积结果的图形：

# 对x1和x2进行卷积
y1 = conv_m(x1, x2)
plt.stem(y1)
plt.title('y1')
plt.show()

# 对x1和x3进行卷积
y2 = conv_m(x1, x3)
plt.stem(y2)
plt.title('y2')
plt.show()

# 对x2和x3进行卷积
y3 = conv_m(x2, x3)
plt.stem(y3)
plt.title('y3')
plt.show()

运行完以上代码后，会分别展示三组卷积结果的图形。

相关问题

用matlab设计三组任意信号并进行卷积运算，对卷积结果进行图形展示

好的，以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，它生成了三个任意信号并对它们进行了卷积运算，并将结果进行了图形展示：

% 生成三个任意信号
x1 = [1 2 3 4 5];
x2 = [5 4 3 2 1];
x3 = [0 1 0 1 0];

% 进行卷积运算得到卷积结果
y1 = conv(x1,x2);
y2 = conv(x2,x3);
y3 = conv(x1,x3);

% 分别绘制三组信号及其卷积结果
subplot(3,2,1); plot(x1); title('Signal 1');
subplot(3,2,2); plot(x2); title('Signal 2');
subplot(3,2,3); plot(y1); title('Convolution 1');
subplot(3,2,4); plot(x3); title('Signal 3');
subplot(3,2,5); plot(y2); title('Convolution 2');
subplot(3,2,6); plot(y3); title('Convolution 3');

这段代码将会生成一个包含 6 个子图的图像，其中每个子图都表示一个信号或卷积结果。

matlab代码：设计三组任意信号并进行卷积运算，对卷积结果进行图形展示

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，可以生成三个任意信号并进行卷积运算，并绘制卷积结果的图形：

% 生成三个任意信号
x1 = [1 2 3 4 5];
x2 = [3 2 1];
x3 = [0 1 0 1 0];

% 进行卷积运算
y1 = conv(x1, x2);
y2 = conv(x1, x3);
y3 = conv(x2, x3);

% 绘制卷积结果的图形
figure;
subplot(3,1,1);
stem(y1);
title('y1 = conv(x1, x2)');
subplot(3,1,2);
stem(y2);
title('y2 = conv(x1, x3)');
subplot(3,1,3);
stem(y3);
title('y3 = conv(x2, x3)');

在上面的代码中，我们首先生成了三个任意的信号 `x1`、`x2` 和 `x3`，然后分别对它们进行卷积运算得到卷积结果 `y1`、`y2` 和 `y3`。最后，使用 `subplot` 函数将三个卷积结果的图形绘制在同一个窗口中。可以通过修改信号的数值来生成不同的信号并进行卷积运算。