Fourier逆变换。“+”为原始数据,“o”为置零后变换得到的数据, 与{x(k)}比较几乎重合 取a=50,同样处理后得到的数据,与{x(k)}比较有些小误差。 取δ=100,同样处理后得到的数据,与{x(k)}比较误差清晰可见,但 不很大 由于数据源不同,结果会有所差异 2.对于N=32,64,128 (1)产生两个实数序列{x(k)和{(k)} (2)用直接方法计算{x(k)}和{y(k)}的卷积{(k); (3)改用离散 Fourier变换的思想,用FFT计算{(k)} (4)结合N比较两种算法所用的时间。 解源程序为 function t=ex1602 ( N x=randn (N, 1)*20: %randn =randn ( N, 1)=20: %randn tic%启动秒表 %z=conv(x, y)Fourier 逆变换。“+”为原始数据，“o”为置零后变换得到的数据， 与{ ( x k )}比较几乎重合 取 0 δ = 50，同样处理后得到的数据，与{ ( x k )}比较有些小误差。 取 0 δ =100，同样处理后得到的数据，与{ ( 比较误差清晰可见，但 不很大。 x k )} 由于数据源不同，结果会有所差异。 ⒉ 对于 N = 32, , 64 128 ， ⑴ 产生两个实数序列 { ( x k )}k N = − 0 1 和{ ( y k )}k N = − 0 1 ； ⑵ 用直接方法计算 { ( x k )}和{ ( y k )}的卷积{ (z k )}k N = − 0 1； ⑶ 改用离散 Fourier 变换的思想，用 FFT 计算{ (z k )} ； ⑷ 结合 N 比较两种算法所用的时间。 解 源程序为 function t=ex1602(N) x=randn(N,1)*20;%randn y=randn(N,1)*20;%randn tic %启动秒表 %z=conv(x,y); 7