Matlab中一对输入信号卷积和互相关结果，用图表表示

在MATLAB中，对于两个输入信号，例如`x`和`h`，如果你想要进行卷积（Convolution）操作，通常会使用`conv`函数；而对于互相关（Cross-correlation），则是通过`xcorr`函数。两者的结果可以用图形方式展示，以便直观理解。

1. **卷积**：卷积的结果通常表示为一个新的信号，它是原始信号经过滤波器后的响应。在MATLAB中，`conv(x,h)`会生成一个新的长度等于`x`和`h`长度之和减去1的新信号。你可以使用`plot`函数将这个新的信号绘制出来，横轴通常是时间，纵轴是信号强度。

   [output, lags] = conv(x, h);  % 卷积结果
   plot(lags, output, 'LineWidth', 2);  % 绘制输出信号
   xlabel('Lag Index');
   ylabel('Amplitude');

2. **互相关**：互相关则反映了信号之间的时间延迟对应的关系。`xcorr(x,y)`会返回一个矩阵，其中每一行代表`y`在各个滞后位置与`x`的相似程度。你可以画出这组值的曲线，一般来说，峰值的位置对应最相关的滞后时间。

   [correlation, lag] = xcorr(x, y);  % 互相关结果
   plot(lag, correlation, 'LineWidth', 2);  % 绘制相关函数
   xlabel('Lag');
   ylabel('Correlation Coefficient');

在这两个图表中，X轴通常表示时间延迟或者滞后，Y轴表示信号的强度或相关度。这样可以帮助你理解信号在时间上的交互作用。