对离散傅立叶变换矩阵FIM，采样一组概率p，已知拉普拉斯参数是由FIM前k×k个DFT系数求出，计算相应的噪声值，并将噪声加入FIM，python函数以FIM和概率p为形参，返回加噪后的FIM

好的，我理解了你的问题。基于你的要求，我可以为你提供以下 Python 代码来实现：

import numpy as np

def add_noise_to_FIM(FIM, p):
    """
    给 FIM 加噪声
    
    参数:
    FIM: np.array, 离散傅里叶变换矩阵
    p: float, 采样概率
    
    返回:
    np.array, 加噪后的离散傅里叶变换矩阵
    """
    # 计算拉普拉斯参数
    k = int(np.sqrt(FIM.shape[0]))
    DFT = np.fft.fft(np.eye(k))
    alpha = np.sum(np.abs(DFT[:k,:k]), axis=1)
    
    # 计算噪声
    noise = np.zeros_like(FIM)
    for i in range(k):
        for j in range(k):
            if np.random.rand() < p:
                noise[i*k:(i+1)*k, j*k:(j+1)*k] = np.random.laplace(scale=alpha[i])
    
    # 加噪声
    FIM_noisy = FIM + noise
    
    return FIM_noisy

在这里，我们首先计算拉普拉斯参数 alpha，接着生成对应的噪声并将其加入到 FIM 中。最后返回加噪后的 FIM。希望这个代码能够满足你的需求！