画出信号的频谱图。 (1)调用函数，得到的频谱。 (2)利用数值积分法得到的频谱。 (3)同时画出的图形。

很抱歉，我是一个语言模型，无法进行图像绘制。但是我可以为您提供一些相关的信息和建议：

1. 如果您有MATLAB等绘图软件，可以使用其中的函数对信号进行快速傅里叶变换(FFT)，并绘制频谱图。

2. 对于利用数值积分法得到的频谱，您可以使用Python等程序语言编写代码进行计算，并利用绘图库matplotlib绘制出频谱图。

3. 对于同时画出的图形，您可以将两个频谱图分别绘制在同一张图上，或者使用不同的颜色进行区分，以便直观比较两者的结果。

希望以上信息对您有所帮助！

相关问题

教学内容:画出信号f()=e-21,-3<1<3的频谱图。 (1)调用函数fourier(f), 得到f()的频谱。 (2)利用数值积分法得到f()的频谱。 (3同时画出f(l)和F(w)的图形。 已知周期矩形脉冲信号的复振幅为F=毕S(no),其中τ=2,E=l,T=4,画出该信号的频谱图。

对于第一个问题：

(1) 调用函数fourier(f)，得到f(x)的频谱。
MATLAB中可以使用fft函数对信号进行傅里叶变换，从而得到信号的频谱。对于该问题中的信号f(x)，代码如下：

x = linspace(-3, 3, 1000);  % 生成等间距采样点
f = exp(-2*x);  % 定义信号
F = fftshift(fft(f));  % 进行傅里叶变换并移动零频分量到中心
w = linspace(-pi, pi, 1000);  % 生成对应的频率坐标
plot(w, abs(F));  % 绘制频谱图
xlabel('频率');
ylabel('幅度');
title('频谱图');

运行该代码，即可得到f(x)的频谱图。

(2) 利用数值积分法得到f(x)的频谱。
利用数值积分法可以将信号在时域上的积分转换为频域上的积分，从而得到信号的频谱。对于该问题中的信号f(x)，可以采用辛普森积分法进行数值积分。代码如下：

x = linspace(-3, 3, 1000);  % 生成等间距采样点
f = exp(-2*x);  % 定义信号
w = linspace(-pi, pi, 1000);  % 生成对应的频率坐标
F = zeros(size(w));  % 初始化频谱
for k = 1:length(w)
    F(k) = integral(@(t) exp(-2*t).*exp(-1i*w(k)*t), -inf, inf);  % 计算频域上的积分
end
plot(w, abs(F));  % 绘制频谱图
xlabel('频率');
ylabel('幅度');
title('频谱图');

运行该代码，即可得到f(x)的频谱图。

(3) 同时画出f(x)和F(w)的图形。
可以使用subplot函数分别绘制f(x)和F(w)的图形，代码如下：

x = linspace(-3, 3, 1000);  % 生成等间距采样点
f = exp(-2*x);  % 定义信号
w = linspace(-pi, pi, 1000);  % 生成对应的频率坐标
F = fftshift(fft(f));  % 进行傅里叶变换并移动零频分量到中心

% 绘制时域图像
subplot(2, 1, 1);
plot(x, f);
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('时域图像');

% 绘制频域图像
subplot(2, 1, 2);
plot(w, abs(F));
xlabel('频率');
ylabel('幅度');
title('频域图像');

运行该代码，即可得到时域图像和频域图像。

对于第二个问题：

已知周期矩形脉冲信号的复振幅为F=毕S(no)，其中τ=2,E=l,T=4，画出该信号的频谱图。
该问题中的信号可以表示为：

f(x) = 1/4 * (sinc(x/2))^2

其中sinc函数的定义为sinc(x) = sin(x)/x。可以使用fft函数或者数值积分法计算该信号的频谱。代码如下：

x = linspace(-10, 10, 1000);  % 生成等间距采样点
f = 1/4 * (sinc(x/2)).^2;  % 定义信号
F = fftshift(fft(f));  % 进行傅里叶变换并移动零频分量到中心
w = linspace(-pi, pi, 1000);  % 生成对应的频率坐标
plot(w, abs(F));  % 绘制频谱图
xlabel('频率');
ylabel('幅度');
title('频谱图');

运行该代码，即可得到周期矩形脉冲信号的频谱图。