用matlab解决如下问题：给定系统的单位脉冲响应为h(n)= δ(n)+2.5 δ(n-1)+2.5δ(n-2)+ δ(n-3)（1）用线性卷积法求输入为8点矩形序列x（n）时系统的响应y（n）

在MATLAB中，对于线性卷积操作，可以使用`conv`函数来计算给定系统对输入信号的响应。首先，你需要创建输入信号`x(n)`（这里是8点矩形序列），然后将这个信号与单位脉冲响应`h(n)`进行卷积。给定的`h(n)`是一个含有几个延迟的离散时间序列，我们需要分别考虑每个延迟部分的贡献。

假设输入的矩形序列`x(n)`可以用数组表示，例如`x = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]'`（如果n从0开始计数）。现在我们按照`h(n)`的时间步长进行分段累加：

1. 对于`δ(n)`，它表示无延迟的单位脉冲，直接与`x(n)`的第一个元素相乘。
2. 对于`2.5δ(n-1)`，这部分相当于延时了1步的单位脉冲，对应的是`x(n-1)`的值。
3. 类似地，`2.5δ(n-2)`对应`x(n-2)`，`δ(n-3)`对应`x(n-3)`。

在MATLAB中，代码可能看起来像这样：

% 给定的系统单位脉冲响应
h = [0, 0, 2.5, 2.5, 0, 0, 0, 0];
% 输入矩形序列
x = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];

% 线性卷积操作
y = conv(h, x);

% 结果向量 y(n)
disp(y);

运行此代码后，你会得到系统响应`y(n)`。

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使用matlab解决：给定系统的单位脉冲响应为h(n)= δ(n)+2.5 δ(n-1)+2.5δ(n-2)+ δ(n-3)，用线性卷积法求输入为8点矩形序列x（n）时系统的响应y（n）

在MATLAB中，我们可以使用`conv`函数来计算线性卷积。线性卷积是一种数学运算，可以将两个序列组合成一个新的序列，其中每个元素是原来两个序列对应位置元素乘积之和。对于给定的问题，系统单位脉冲响应h(n)是一个包含四个delta函数的序列，而输入x(n)是一个8点矩形序列。

首先，我们需要定义这两个序列。假设输入x(n)从0到7都是1（因为是8点矩形序列），然后我们就可以写出它们：

% 定义单位脉冲响应h(n)
h = [1, 2.5, 2.5, 1]; % delta(n), 2.5*delta(n-1), 2.5*delta(n-2), delta(n-3)

% 定义输入矩形序列x(n)
n = 0:7; % n从0到7
x = ones(1, length(n)); % 矩形序列全为1

% 计算卷积结果y(n)
y = conv(h, x);

运行上述代码后，变量`y`就存储了系统对输入x(n)的响应y(n)。请注意，由于delta函数的特性，y(n)的某些值会受到离散卷积的性质影响，即零延迟部分直接相加，其余部分则是通过delta函数对应的延时值进行相应的系数乘法。

matlab求单位脉冲响应h2 (n)= δ(n)+2.5 δ(n-1)+2.5 (n-2)+ δ(n-3)

在MATLAB中，给定一个离散时间序列h2(n)，它是一个包含单位脉冲函数和常数项的组合，即h2(n) = δ(n) + 2.5δ(n-1) + 2.5(n-2)δ(n-2) + δ(n-3)。这个序列代表了一个特殊的离散系统响应，其中δ函数表示系统对特定输入的反应。

为了计算这样的离散单位脉冲响应，你需要按照数学表达式手动创建一个向量，因为MATLAB不会自动处理这种含有δ函数的表达式（除非它是系统模型的一部分）。我们可以将其理解为以下的值：

- h2(0) = 1 （来自δ(n)）
- h2(1) = 2.5 （来自2.5δ(n-1)）
- h2(2) = 2.5 （来自2.5(n-2)δ(n-2)在n=2时的值，因为δ(n-2)在n=2时不为零）
- h2(3) = 1 （来自δ(n-3)）

然后，在MATLAB中，你可以创建一个向量h2来存储这些值：

h2 = zeros(4, 1);
h2(1) = 1;       % δ(n)
h2(2) = 2.5;      % 2.5δ(n-1)
h2(3) = 2.5;      % 2.5*(n-2)δ(n-2) at n=2
h2(4) = 0;        % δ(n-3) at n=3 (因为我们假设δ函数在n大于当前位置时不为零)

disp(h2); % 打印结果

然而，这并不是一个标准的离散滤波器或者系统模型，所以你可能无法直接使用`impz`或`linspace`等函数来生成连续的频率响应。如果你有更复杂的系统模型需要处理，你可能需要定义一个自定义函数或者使用系统函数的其他部分来分析。