y(k)-0.7y(k-1)+0.1y(k-2)=7f(k)-2f(k-1)的对应离散系统的零状态响应用matlab来表示

可以使用MATLAB的filter函数来计算该系统的零状态响应。假设输入信号f为长度为N的向量，则代码如下：

% 系统参数
b = [7, -2];
a = [1, -0.7, 0.1];

% 输入信号
N = 100;
f = randn(N, 1);

% 计算零状态响应
y = filter(b, a, f);

其中，b和a是系统的分子和分母多项式系数，filter函数的第一个参数是分子系数b，第二个参数是分母系数a，第三个参数是输入信号f。函数的输出是系统的输出信号y。

相关问题

matlab y(k)-0.7y(k-1)+0.1y(k-2)=7f(k)-2f(k-1)

这是一个差分方程，其中y(k)是当前时刻的输出，y(k-1)和y(k-2)是之前的输出，f(k)和f(k-1)是当前和之前的输入。该方程可以用MATLAB进行求解，以下是一个示例代码：

% 定义差分方程系数和输入信号
a = [1, -0.7, 0.1];
b = [7, -2];
f = randn(1, 100);

% 求解差分方程
y = filter(b, a, f);

% 绘制输出信号
plot(y);
xlabel('Time');
ylabel('Output');

这段代码中，filter函数用于求解差分方程，randn函数用于生成随机输入信号，plot函数用于绘制输出信号。你可以将自己的输入信号替换到f变量中，然后运行该代码来求解差分方程。

信号与系统y(k)-0.7y(k-1)+0.1y(k-2)=7f(k)-2f(k-1)用matlab执行的代码

可以使用MATLAB中的filter函数来实现该差分方程的离散化求解。代码如下：

% 定义差分方程系数
b = [7, -2];
a = [1, -0.7, 0.1];

% 定义输入信号f
f = [1, 2, 3, 4, 5];

% 利用filter函数求解输出信号y
y = filter(b, a, f);

% 输出结果
disp(y);

在该代码中，变量b和a分别存储了差分方程的分子系数和分母系数。变量f定义了输入信号，而利用MATLAB中的filter函数求解差分方程的输出信号y。最后，通过disp函数输出y的值。