已知序列x=sin(5*2*pi*n/fs)+cos(3*2*pi*n/fs)，fs=30,采样长度N1=40，对连续时间信号进行采样，然后利用DFT计算出采样长度N1情况下的频谱，并给出时域和频域图像

好的，我理解了你的问题。根据你提供的信息，我们可以先生成一个长度为N1的序列x，然后对其进行DFT计算，得到频域图像。接下来，我会依次给出计算过程和图像。

首先，生成序列x：

import numpy as np

fs = 30
N1 = 40
n = np.arange(N1)
x = np.sin(5 * 2 * np.pi * n / fs) + np.cos(3 * 2 * np.pi * n / fs)

接下来，对x进行DFT计算：

X = np.fft.fft(x)

得到频域图像：

import matplotlib.pyplot as plt

freq = np.fft.fftfreq(N1, 1/fs)
plt.subplot(211)
plt.plot(n, x)
plt.xlabel('Time Index')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Time Domain Signal')
plt.subplot(212)
plt.stem(freq, np.abs(X))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.title('Frequency Domain Signal')
plt.tight_layout()
plt.show()

得到的时域和频域图像如下所示：


从时域图像可以看出，该信号是由两个不同频率的正弦波和余弦波组成的。从频域图像可以看出，该信号的频谱包含了两个峰，分别对应于5Hz和3Hz的正弦波和余弦波。