给定一个低通滤波器的差分方程为y(n)=0.05x(n)+0.05x(n-1)+0.9y(n-1)，输入信号x1(n)=R8(n)，x2(n)=u(n)，①用MATLAB分别求出x1(n)=R8(n)和x2(n)=u(n)的系统响应。②用MATLAB求出系统的单位脉冲响应。

① 对于输入信号x1(n)=R8(n)，我们可以使用MATLAB中的filter函数来求出系统响应：

b = [0.05, 0.05];
a = [1, -0.9];
x1 = ones(1, 8); % R8(n)为8个1
y1 = filter(b, a, x1);

同理，对于输入信号x2(n)=u(n)：

x2 = [1, zeros(1, 9)]; % u(n)为单位阶跃信号
y2 = filter(b, a, x2);

② 要求系统的单位脉冲响应，可以使用MATLAB中的impz函数：

h = impz(b, a);

其中，h为系统的单位脉冲响应。

相关问题

给定一个低通滤波器的差分方程y(n)=0.05x(n)+0.05x(n-1)+0.9y(n-1)，求系统对x(n)=u(n)响应序列，用matlab画图

这个低通滤波器的差分方程描述了一个一阶线性常系数无限 impulse response (IIR) 滤波器。给定输入信号 \( x(n) = u(n) \)（单位阶跃函数），即初始瞬间为1，然后恒等于0），我们想要找出输出 \( y(n) \) 的序列。

对于单位阶跃输入，滤波器的响应将取决于其初始状态 \( y(-1) \) 和系统的特性。在这个特定的递推关系中，初始状态 \( y(-1) \) 对于计算是必要的，通常它假设为0，因为没有先前的信息。

我们可以写出初始几项的响应来表示前几个时间点的情况：
- \( n = 0: y(0) = 0.05 \times u(0) + 0.05 \times u(-1) + 0.9 \times y(-1) = 0.05 \)
- \( n = 1: y(1) = 0.05 \times u(1) + 0.05 \times y(0) + 0.9 \times y(-1) = 0.05 \times 0 + 0.05 \times 0.05 + 0.9 \times 0 \)
- 以此类推...

在MATLAB中，可以编写一个循环或者利用`for`循环来计算每个时间步长下的响应，并创建一个向量存储所有时间点的 \( y(n) \) 值。然后，可以用`stem`函数绘制出序列图，横坐标为时间步数，纵坐标为对应的输出值。

下面是简单的MATLAB代码示例：

% 初始化变量
T = 100; % 长度
y = zeros(T, 1); % 输出序列
x = ones(T, 1); % 单位阶跃序列

% 设置初始状态
if T > 0
    y(1) = 0.05;
end

% 计算输出序列
for n = 2:T
    y(n) = 0.05 * x(n) + 0.05 * y(n-1) + 0.9 * y(n-2);
end

% 画图
stem(1:T, y, 'o');
xlabel('Time step (n)');
ylabel('Output (y(n))');
title('Low-pass Filter Response for Unit Impulse Input');

% 相关问题--
1. 这段代码如何处理非零初始状态？
2. 如果需要改变滤波器的截止频率，应该如何修改方程？
3. 如何查看并分析滤波器的频域响应？

请注意，实际运行此代码之前，您需要确保已经安装了MATLAB环境并且熟悉基本操作。

(一)给定一个低通滤波器的差分方程为y(n)= 0.05x(n)+0.05x(n-1)+0.9y(n-1) (1)matlab求输入为8点矩形序列x(n)时系统的响应y(n)；

这个差分方程描述了一个简单的线性常系数无限 impulse response (IIR) 差分滤波器，其中 y(n) 表示当前时刻的输出，x(n) 是输入信号，而系数 [0.05, 0.05, 0.9] 分别对应滤波器的当前、前一时刻输入的影响以及过去输出的记忆项。

(1) 要在 MATLAB 中求解这个问题，你需要做以下步骤：

首先，创建一个 8 点的矩形序列 x(n)，通常这可以使用 `ones` 或 `zeros` 函数加上适当的边界处理来生成。

% 设定采样周期
Ts = 1; % 假设采样频率是 1 Hz

% 创建 8 点矩形序列，假设 t 从 0 到 7
t = 0:Ts:7;
x = ones(size(t)); % 你可以选择填充全 1 或者其他值，取决于具体的矩形序列定义

然后，设置初始条件。对于 IIR 滤波器，初始条件 y(-1) 通常是已知的，这里假设它为 0。使用 Z-变换或直接递推方法计算 y(0) 到 y(7)。

% 设置初始条件 y(-1) = 0
y_initial = zeros(size(x));
y_initial(1) = 0.9 * y_initial(1); % 根据差分方程初始条件

% 使用 Z-变换或递归算法计算 y(n)
y = filter([0.05 0.05], [1 -0.9], x, 'z', y_initial);

最后，`filter` 函数会返回滤波后的信号 y(n)。

如果你需要进一步的帮助，如如何编写完整代码，或者解释 Z-变换的具体应用，可以告诉我。