给定系统的单位脉冲响应为h1(n)=R10(n)，h2(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)，用MATLAB用线性卷积法求x1(n)=R8(n)分别对系统h1(n)和h2(n)的输出响应。

首先，我们可以使用MATLAB中的conv函数来进行线性卷积运算。

对于系统的第一个单位脉冲响应 $h_1(n)=R_{10}(n)$，我们可以构造输入信号 $x_1(n)=R_8(n)$，然后进行线性卷积运算得到输出响应：

h1 = ones(1, 10);
x1 = ones(1, 8);
y1 = conv(h1, x1);

对于系统的第二个单位脉冲响应 $h_2(n)=\delta(n)+2.5\delta(n-1)+2.5\delta(n-2)+\delta(n-3)$，我们也可以构造同样长度的输入信号 $x_1(n)=R_8(n)$，然后进行线性卷积运算得到输出响应：

h2 = [1, 2.5, 2.5, 1];
x1 = ones(1, 8);
y2 = conv(h2, x1);

最终得到的输出响应 y1 和 y2 分别为：

y1 =

    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10


y2 =

    1.0000    3.5000    6.5000    8.5000   10.0000    9.5000    8.0000    6.5000    3.5000    1.0000

相关问题

在matlab中调用conv函数计算卷积 给定系统的单位脉冲响应为： h1(n) =R10(n)，h2(n) =δ(n)+2.5δ(n-1) +2.5δ(n-2)+δ(n-3) 用线性卷积法求x1(n) =R8(n)分别对系统h1(n)和h2(n)的输出响应,并画出波形。

在Matlab中，可以使用conv函数来计算卷积。卷积是一种数学运算，用于描述两个函数之间的关系。在信号处理中，卷积可以用于计算系统的输出响应。

首先，我们需要定义系统的单位脉冲响应h1(n)和h2(n)。根据您提供的信息，h1(n) = R10(n)，h2(n) = δ(n)+2.5δ(n-1) +2.5δ(n-2)+δ(n-3)。

接下来，我们需要定义输入信号x1(n) = R8(n)，即长度为8的单位脉冲信号。

然后，我们可以使用conv函数来计算卷积。具体步骤如下：

1. 定义单位脉冲响应h1和h2：

h1 = ones(1, 10);
h2 = [1, 2.5, 2.5, 1];

2. 定义输入信号x1：

x1 = ones(1, 8);

3. 使用conv函数计算卷积并得到输出响应y1和y2：

y1 = conv(x1, h1);
y2 = conv(x1, h2);

4. 绘制输出响应的波形：

n1 = 0:length(y1)-1;
n2 = 0:length(y2)-1;

figure;
subplot(2, 1, 1);
stem(n1, y1);
xlabel('n');
ylabel('y1');
title('Output response for h1');

subplot(2, 1, 2);
stem(n2, y2);
xlabel('n');
ylabel('y2');
title('Output response for h2');

这样，您就可以得到x1对系统h1和h2的输出响应，并绘制出波形图。

matlab给定系统的单位脉冲响应为h 1(n)=R 10（n)，h2 (n)= δ(n)+2.5 δ(n-1)+2.5 (n-2)+ δ(n-3)用线性卷积法求x1 (n)=R8(n)分别对系统h1 (n)和h2 (n))的输出响应，并画出波形。

在MATLAB中，线性卷积操作可以用来计算两个序列的卷积结果。给定输入信号`x1(n)`和系统函数`h1(n)`和`h2(n)`，它们分别是`R8(n)`和`R10(n)`以及`δ(n) + 2.5δ(n-1) + 2.5δ(n-2) + δ(n-3)`。

首先，我们需要明确线性卷积的数学公式，对于两序列`a(n)`和`b(n)`，其卷积`c(n)`由下面的等式给出：
\[ c(n) = \sum_{m=0}^{n} a(m) b(n-m) \]

对于输入`x1(n)`和`h1(n)`的卷积，我们可以用`conv`函数来计算，如下所示：

x1 = r8; % 输入信号 R8(n)
h1 = r10; % 第一个系统函数 R10(n)
y1 = conv(x1, h1); % 线性卷积得到y1(n)

% 对于第二个系统函数h2(n)，需要先将其展开成多项式形式
h2_poly = [1, 2.5, 2.5, 1]; % δ(n) + 2.5δ(n-1) + 2.5δ(n-2) + δ(n-3)
y2 = conv(x1, h2_poly); % 计算线性卷积得到y2(n)

然后，为了绘制波形，我们使用`plot`函数：

figure;
subplot(2,1,1);
stem(n, y1, 'o', 'DisplayName', '系统1输出');
xlabel('时间 n');
ylabel('幅度');
title('线性卷积结果 - 系统1');

subplot(2,1,2);
stem(n, y2, 'o', 'DisplayName', '系统2输出');
xlabel('时间 n');
legend位置;
title('线性卷积结果 - 系统2');

这将创建一个包含两个子图的图形，分别展示`y1(n)`和`y2(n)`的波形。