递归门卷积（g n Conv），它用门卷积和递归设计进行高阶空间交互。新操作具有高度灵活性和可定制性，与卷积的各种变体兼容，并将自注意力中的二阶交互扩展到任意阶，而不引入显著的额外计算。g nConv可以作为一个即插即用模块来改进各种视觉Transformer和基于卷积的模型。 改写

GNConv是一种新的卷积操作，它使用门卷积和递归设计来实现高阶的空间交互。这种新的操作非常灵活和可定制，并且兼容各种不同类型的卷积操作，同时可以将自注意力中的二阶交互扩展到任意阶，而不会增加太多的计算负担。GNConv可以作为一个即插即用的模块，用于改进各种视觉Transformer和基于卷积的模型的性能。

相关问题

完整代码，编制程序，包括产生输入信号、单位脉冲响应序列的子程序，用filter函数或conv函数求解系统输出响应的主程序。程序中要有绘制信号波形的功能。

当然，我可以帮你编写一个简单的MATLAB程序，它包含生成输入信号（例如单位阶跃信号）、计算滤波器的单位脉冲响应序列以及使用`filter`函数或`conv`函数求解系统输出响应。同时，我们将使用`plot`函数来绘制信号波形。

首先，假设我们有一个线性相位IIR（无限 impulse response）滤波器，其递归关系为：

% 设定滤波器系数
b = [0.9 0.6]; % 预置滤波器的前两个系数
a = 1;         % 这里假设是一阶系统，对于更高阶系统，a将是多项式

% 单位脉冲响应序列 (如果a全是1，则直接为b)
h = filter(1, a, ones(1, 1000)); % 或者用conv(b, ones(1, 1000), 'same')

% 输入信号，这里选择单位阶跃信号
input_signal = ones(1, 1000); 

% 使用filter函数求解系统输出响应
output_response_filter = filter(b, a, input_signal);

% 使用conv函数求解系统输出响应（结果相同）
output_response_conv = conv(input_signal, h);

% 绘制输入信号和输出响应
figure;
subplot(2,1,1);
plot(input_signal, 'r', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Input Signal');
title('Input and Output Signals');

subplot(2,1,2);
hold on;
plot(output_response_filter, 'g', 'DisplayName', 'Output Response using FILTER', 'LineWidth', 1.5);
plot(output_response_conv, 'b', '--', 'DisplayName', 'Output Response using CONV', 'LineWidth', 1.5);
legend;
hold off;
title('System Output Responses');
xlabel('Sample Index');

在这个示例中，`filter`函数用于连续时间滤波，而`conv`函数处理离散时间卷积。如果你的滤波器是非线性的，或者有其他特殊要求，请告诉我细节，以便进行适当的调整。