Y = fft(X,n)中的n

(1)点（n,Sn/n）,（n∈N+）均在函数y=3x-2的图像上.那么Sn/n=3n-2∴Sn=3n^2-2n当n=1时,a1=S1=3-2=1当n≥2时,an=Sn-S(n-1)=(3n^2-2n

fft(x,n)是一维快速傅里叶变换,x相当于信号,n是变换点数.离散傅里叶变换DFT的快速算法就是FFT.

分别对两序列做快速傅里叶变换,然后相乘,结果再反傅里叶变换,最后显示根据卷积的性质,时域卷积等同于频域的相乘,这就是这个程序的基本原理

length(y)是总的采样点数fs是采样频率,就是频域横轴的最大值.那么频域上的刻度,就是df=fs/length(y)从0到fs取n个点,那么就有n-1个区间,就是数列的项的问题,你推推看吧.f(

y=(2n+1)/(n+1)=(2n+2-1)/(n+1)=2-1/(n+1)y为整数那么,1/(n+1)为整数只有n=0,y=1再答：还有一个，n=-2，y=3

size（）：获取矩阵的行数和列数（1）s=size(A),当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数.（2）[r,c]=size(A),当有两个输

首先需要已知x(0)和y(0),然后安装上面的式子就可以使用for循环计算得到序列x和y了再使用plot(x,y)就可以画图了!祝你学习愉快!再问：如何定义x(0)和y(0)是个问题啊，我没弄明白如何

楼主知识点记岔了吧.f(x)的导数为（即一阶导）f′(x).f(x)的二阶导为f″(x).f(x)的二阶导为f′″(x).依次+1.（注：f(x)的零阶导数即它本身f（x））∴求y^(n)只要y^(n

n是旋转的角度.将原坐标系旋转角度n后,形成新的坐标系.X'和Y'为新坐标系下点的坐标.而x和y为该点在原来坐标系下的坐标.

x^2n+y^2n≥2*（xy)^nxy

求出解析解有点麻烦,但是求出Y[N]的值并画图很简单向量化不容易实现,就循环做吧简单粗暴n=100;%求多少自己定x=[0,2.^(0:n-2)];y(1)=1;y(2)=0;fork=3:ny(k)

M是指任意正实数.|x(n)|

大于x的长度时就在x原数据后面补零,而补零不影响信号的分辨率,只是将频谱平滑处理,因为时域补零相当于频域插值；大于x的长度时就直接截取x数据中相应长度的元素.再问：小于x的长度的长度是怎样处理的呢？比

采样频率要符合奈奎斯特准则啊,就是fs>=2W,采样间隔Ts自然就等于1/fs啦,信号处理好好学哦再问：那f=n*fs/N什么意思啊？为什么要转化我想问一下功率谱密度上的值到底是角频率还是频率啊我就m

天空映记着你的彷徨眼泪始终是汗水永远蒙蔽的他们的双眼宣告的么你卑微的的?为么·我这一个静谧的午后

X为信号,n为变换点数.Y=fft(X)是对信号X进行快速傅里叶变换；Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为

计算：（1）（n-m分之m+2n）-（m-n分之n）+（n-m分之2m)(2)1.(3m+3n)/(n-m)2.-(55x+1)/9

Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为n点序列再求N点FFT.补零或截取信号会使求出的频率间隔不一样.如果原

证明：x^n+y^n=z^n(x^2)*[x^(n-2)]+(y^2)*[y^(n-2)]=(z^2)*[z^(n-2)]易知x^2+y^2=z^2存在着无穷的整数解!若x^(n-2)=y^(n-2)

根据卷积的展缩特性:x1（an）卷积x2（an）=（1/|a|）y(an)可以知道题中x(2n)卷积y(2n)=（1/2)f(2n)希望能解决您的问题,再问：非常感谢您的回答，请问您说的展缩特性是否可