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进口numpy np
进口matplotlib。pyplot作为plt

#输入复数
# x = np.random.normal(大小= 3)+ 1 j * np.random.normal(大小= 3)#正常随机复杂向量
# h = np.random.normal(大小= 4)+ 1 j * np.random.normal(大小= 4)#正常随机复杂向量

#输入为实数
x =[56] 20日31日#时域序列在OFDM发射机
h =(10、2、5、8) #时域信道脉冲响应

L = len (x) + len (h) - 1 #长度卷积的输出

方法1:从NumPy Python卷积函数模块
y3 = np。卷积(h, x)
打印(“y3 = ", y3)

方法2:使用蛮力方法卷积
N = len (x)
M = len (h)
y = np.zeros (L)充满了0 #数组
因为我在np.arange (0, N):
在np.arange j(0米):
我+ j] = y (i + j] + x[我]* h [j]
打印(“y = y)

# NumPy模块和蛮力方法的区别
y2 = y-y3

#预置次要情节函数使用行和列的数量
图,轴= plt。次要情节(2,2)
#建在卷积
轴(0,0).plot (y3)
轴(0,0)。set_title(“方法# 1:np.convolve”)
#我们自己的函数
轴[0,1].plot (y)
轴[0,1]。set_title(“方法# 2:蛮力法”)
#两个之间的区别
轴(1,0).plot (y2)
轴(1,0)。set_title(两种方法之间的区别)
plt.show ()

x =[56] 20日31日#时域序列在OFDM发射机
h =(10、2、5、8) #时域信道脉冲响应

# x = np.random.normal(大小= 3)+ 1 j * np.random.normal(大小= 3)#正常随机复杂向量
# h = np.random.normal(大小= 4)+ 1 j * np.random.normal(大小= 4)#正常随机复杂向量