编写MATLAB程序，已知离散线性时不变系统的系统函数，分别用impz函数和dstep函数求解系统的冲激响应和阶跃响应。

在MATLAB中，`impz`函数用于计算传递函数的零、极点以及单位脉冲响应（Impulse Response），而`dstep`函数则是用来直接计算传递函数对应的单位阶跃响应。下面是使用这两个函数的基本步骤：

假设我们已经有一个系统的传递函数 `H(s)`，它可以用 `num` 和 `den` 这两个向量表示分子多项式和分母多项式。例如：

num = [1 2]; % 分子多项式的系数
den = [1 0.5 1]; % 分母多项式的系数
sys = tf(num, den); % 创建传递函数对象

**1. 使用 `impz` 函数求冲激响应**：

h_impulse = impz(sys); % 计算单位冲激响应

`h_impulse` 就是系统的冲激响应向量。

**2. 使用 `dstep` 函数求阶跃响应**：

h_step = dstep(sys); % 计算单位阶跃响应

`h_step` 则是系统的阶跃响应序列。

注意，`impz` 和 `dstep` 都返回的是离散时间信号，如果需要将其可视化，可以使用 `plot` 或 `stem` 函数。

相关问题

已知离散线性时不变系统的差分方程，请分别用impz和dstep子函数、filtic和filter子函数两种方法求解系统的冲激响应和阶跃响应。 ①x(n)＋x(n－6)＝y(n) ②2y(n)－3y(n－1)＋y(n－2)＝x(n－1) 使用MATLAB代码求解

在MATLAB中，我们可以使用`impz`和`dstep`函数以及`filtic`和`filter`函数来求解离散时间系统的冲激响应(h)和阶跃响应(y)。这里有两个例子：

1. 对于差分方程 `x(n) + x(n-6) = y(n)`，这描述了一个6th-Order IIR滤波器，可以先用`impz`和`dstep`计算其特性。

% 定义系统函数
sys = tf([1 0], [1 0 0 0 0 1]);

% 求解 impulse response (h)
[h, t] = impz(sys);

% 求解 step response (y)
[y, t] = dstep(sys);

2. 对于第二个差分方程 `2y(n) -2) = x(n-1)`，这是一个2nd-Order AR(2)模型。我们首先通过`filtic`计算初始条件，然后用`filter`得到响应。

% 设定系统的系数
A = [-3 1; 2 0];
B = [0; 1];

% 计算初始条件
initCond = filtic(A, B, [0 0]);

% 系统输入向量
u = [1; zeros(1, 5)]; % x(n-1)

% 应用 filter 函数
y = filter(B, A, u, initCond);

注意，对于`dstep`函数，如果系统不是稳定的，它会抛出错误。在实际应用中，你需要检查系统的稳定性。