matlab输出𝑥(𝑛) = (0.6)^𝑛𝑢(𝑛)和h(𝑛) = (−0.9)^𝑛𝑢(𝑛)的卷积，𝑛 ∈ [1, 35];

可以使用conv函数计算卷积：

n = 1:35;
x = (0.6).^n.*heaviside(n);
h = (-0.9).^n.*heaviside(n);
y = conv(x, h);

其中heaviside函数用于生成单位阶跃函数u(n)，即：

heaviside(n) = n >= 0;

最后可以绘制出卷积结果：

stem(n, y(1:length(n)));
xlabel('n');
ylabel('y(n)');
title('Convolution of x(n) and h(n)');

结果图如下：


相关问题

matlab计算𝑥(𝑛) = (0.6)^𝑛𝑢(𝑛)和h(𝑛) = (−0.9)^𝑛𝑢(𝑛)的卷积，𝑛 ∈ [1, 35];

可以使用conv函数进行卷积计算，代码如下：

n = 1:35; % 定义n的范围
x = (0.6).^n .* (n>=0); % 定义x(n)
h = (-0.9).^n .* (n>=0); % 定义h(n)
y = conv(x, h); % 计算卷积

% 绘制图像
subplot(3,1,1);
stem(n, x);
title('x(n)');
subplot(3,1,2);
stem(n, h);
title('h(n)');
subplot(3,1,3);
n_y = 1:length(y);
stem(n_y, y);
title('y(n)');

运行结果如下图所示：

可以看出，卷积结果y(n)在n=1处开始，随着n的增大逐渐衰减。

matlab计算𝑥(𝑛) = (0.6)^𝑛𝑢(𝑛)和h(𝑛) = (−0.9)^𝑛𝑢(𝑛)的卷积

可以使用conv函数计算两个序列的卷积。

首先，定义序列x和h：

n = 0:10;
x = (0.6).^n .* (n>=0);
h = (-0.9).^n .* (n>=0);

其中，`.*`表示元素相乘，`(n>=0)`表示取值范围为n>=0时为1，否则为0。

然后，使用conv函数计算卷积：

y = conv(x,h);

最后，绘制结果：

stem(y);
xlabel('n');
ylabel('y(n)');
title('Convolution of x(n) and h(n)');

结果如下图所示：