如何使用Matlab实现连续时间信号的基本时域运算，包括信号的微分、积分、时移以及频率响应分析？请结合Heaviside函数和指数函数的使用给出示例。

《利用Matlab探索连续时间信号的模拟与基本运算》中详细介绍了连续时间信号的基本概念和处理方法。在这本资料中，你可以找到关于如何使用Matlab实现信号时域运算的完整指导。现在，让我们来看看如何具体操作：

参考资源链接：[利用Matlab探索连续时间信号的模拟与基本运算](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac65cce7214c316ebb12?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，对于信号的微分运算，Matlab提供了`diff`函数来进行符号微分。例如，如果你想得到指数函数`exp(-t)`的微分，可以使用以下代码：

syms t;
x = exp(-t);
dx = diff(x, t);

接下来，信号的积分可以使用Matlab的`int`函数来实现。例如，对上述信号进行积分，可以使用以下代码：

X = int(x, t);

时移操作可以通过简单的变量替换实现。例如，将信号`exp(-t)`时移2个单位，代码如下：

y = exp(-(t-2));

频率响应分析可以通过傅里叶变换来获得。在Matlab中，使用`fft`函数或符号计算工具箱中的`fourier`函数来进行傅里叶变换。例如，计算`exp(-t)`的频率响应，代码可以是：

F = fourier(x, w);

这里`w`是符号频率变量。

以上步骤展示了如何在Matlab中进行连续时间信号的基本时域运算。为了更深入理解信号处理中的这些基本概念和运算，建议详细阅读《利用Matlab探索连续时间信号的模拟与基本运算》中的实验部分。通过实践这些示例，你将能够加深对信号处理理论的理解，并提高使用Matlab解决实际问题的能力。

参考资源链接：[利用Matlab探索连续时间信号的模拟与基本运算](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac65cce7214c316ebb12?spm=1055.2569.3001.10343)