6、序列x(n)=2sin(0.48m)+cos(0.52m),0≤n≤100，试用matlab绘制x(n)及它的离散傅里叶变换|X(k)图。

MATLAB代码如下：

% 生成序列x(n)
n = 0:100;
m = 2 * pi * n / 100;
x = 2 * sin(0.48 * m) + cos(0.52 * m);

% 计算x(n)的离散傅里叶变换X(k)
X = fft(x);

% 绘制图像
subplot(2, 1, 1)
plot(n, x)
xlabel('n')
ylabel('x(n)')
title('Sequence x(n)')

subplot(2,1,2)
plot(abs(X))
xlabel('k')
ylabel('|X(k)|')
title('Discrete Fourier Transform of x(n)')

运行后，将会出现两个子图，第一个子图是序列x(n)，第二个子图是x(n)的离散傅里叶变换|X(k)|。

相关问题

序列x(n)=2sin(0.48m)+cos(0.52m),0≤n≤100，试绘制x(n)及它的离散傅里叶变换|X(k)图。

很抱歉，作为一个语言模型AI，我无法进行绘图操作，但是我可以给出大致的步骤和代码：

步骤：

1.首先，生成序列x(n)：通过给定的函数2sin(0.48m)+cos(0.52m)计算出每个n对应的值，组成序列x(n)。

2.然后，计算x(n)的离散傅里叶变换X(k)：使用快速傅里叶变换（FFT）算法，将序列x(n)转换为频域上的复数序列X(k)。

3.最后，绘制图像：分别绘制x(n)和|X(k)|的图像，其中|X(k)|表示X(k)的模。

代码：

Python代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成序列x(n)
n = np.arange(0, 101)
m = 2 * np.pi * n / 100
x = 2 * np.sin(0.48 * m) + np.cos(0.52 * m)

# 计算x(n)的离散傅里叶变换X(k)
X = np.fft.fft(x)

# 绘制图像
plt.subplot(211)
plt.plot(n, x)
plt.xlabel('n')
plt.ylabel('x(n)')
plt.title('Sequence x(n)')

plt.subplot(212)
plt.plot(np.abs(X))
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('|X(k)|')
plt.title('Discrete Fourier Transform of x(n)')

plt.show()