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编写一个MATLAB函数

1.编写一个MATLAB函数，实现快速卷积算法。
  函数实现：
function y=clconvt(x1,x2,N)
if length(x1)>N
    errordlg('N必须>=x1的长度！’，’错误！’);
elseif length(x2)>N
    errordlg('N必须>=x2的长度！’，’错误！’);
else
    x1=[x1 zeros(1,N-length(x1))];
    x2=[x2 zeros(1,N-length(x2))];
    y1=fft(x1,N);
    y2=fft(x2,N);
    Y=y1.*y2;
    y=ifft(Y);
end 
例
x=[1,2,2,1];
>> h=[1,2,3,4,5];
>> N=9;
>> y=clconvt(x,h,9)
y =
  Columns 1 through 8 
    1.0000    4.0000    9.0000   15.0000   21.0000   21.0000   14.0000    5.0000
  Column 9 
    0.0000
>> stem(y)

2.编写一个MATLAB函数，用一个N点离散傅立叶变换同时计算两个N点实序列的离散傅立叶变换，并将结果与直接使用两个N点离散傅立叶变换计算出来的结果进行比较。
函数实现如下：
function [X1,X2]=qwdft(x1,x2,N)
x=x1+j*x2;
X=fft(x,N);
Y=conj(X);
K=0:N-1;
X1=0.5*(X+Y(mod(-K,N)+1));
X2=-j*0.5*(X-Y(mod(-K,N)+1));
源代码：
x1=[1,3,2,4];
>> x2=[3,2,6,1];
>> [X1,X2]=qwdft(x1,x2,4)
X1 =
  10.0000            -1.0000 + 1.0000i  -4.0000            -1.0000 - 1.0000i
X2 =
  12.0000            -3.0000 - 1.0000i   6.0000            -3.0000 + 1.0000i
>> x1=[1,3,2,4];
>> X1=fft(x1)
X1 =
  10.0000            -1.0000 + 1.0000i  -4.0000            -1.0000 - 1.0000i
>> x2=[3,2,6,1];
>> X2=fft(x2)
X2 =
  12.0000            -3.0000 - 1.0000i   6.0000            -3.0000 + 1.0000i