MATLAB写一个指数序列并作傅里叶变换，写一个三角函数序列并做拉普拉斯变换，并将两个原序列卷积。

在MATLAB中，你可以按照以下步骤来完成这些操作：

首先，创建一个指数序列和一个三角函数序列。例如，我们可以生成一个正弦波作为三角函数序列：

% 创建一个线性范围的数组
t = linspace(0, 2*pi, 500); % 时间序列

% 指数序列 (e.g., exp(-t))
exponential_sequence = exp(-t);

% 三角函数序列 (e.g., sin(t))
sine_sequence = sin(t);

接着，对这两个序列分别进行傅立叶变换和拉普拉斯变换。在MATLAB中，`fft`函数用于快速傅立叶变换（FFT），`laplace`函数可以计算函数的拉普拉斯变换，但是直接使用内置函数可能会比较复杂，因为它们通常需要传递特定的系统模型参数。

对于傅立叶变换，我们可以这样做：

% 对指数序列进行FFT
exponential_spectrum = fft(exponential_sequence);

% 对三角函数序列进行FFT，注意这里的结果是一个复数矩阵
sine_fft = fft(sine_sequence);

对于拉普拉斯变换，由于MATLAB没有内置的拉普拉斯变换函数，我们通常会使用数值积分或者借助专门的数学库如Control System Toolbox：

% 假设我们有LaplaceTransform函数
if exist('LaplaceTransform', 'function')
    exponential_laplace = LaplaceTransform(@(s) -exp(-t*s), t, s);
    sine_laplace = LaplaceTransform(@(s) s * sin(t*s), t, s);
else
    % 如果没有这个函数，你可以使用数值近似或者其他工具箱
end

最后，为了卷积这两个原序列，我们需要先将其转换回时间域，然后通过`conv`函数进行卷积：

% 变换回时间域，假设Laplace变换结果已保存在相应变量中
exponential_time_domain = invlaplace(exponential_laplace, t);
sine_time_domain = invlaplace(sine_laplace, t);

% 卷积操作
convolution_result = conv(exponential_time_domain, sine_time_domain);