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：


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。

在matlab中使用conv函数计算𝑥(𝑛) = (0.6)^𝑛𝑢(𝑛)和h(𝑛) = (−0.9)^𝑛𝑢(𝑛)的卷积

可以使用以下代码计算卷积：

n = 0:20; % 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
y_n = 0:length(y)-1; % 计算y(n)对应的n的范围

% 画出x(n)、h(n)和y(n)的图像
subplot(3,1,1); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x(n)'); title('Signal x(n)');
subplot(3,1,2); stem(n,h); xlabel('n'); ylabel('h(n)'); title('Signal h(n)');
subplot(3,1,3); stem(y_n,y); xlabel('n'); ylabel('y(n)'); title('Convolution of x(n) and h(n)');

运行代码后，会得到以下三幅图像，分别是x(n)、h(n)和y(n)的图像：


可以看到，卷积结果y(n)是一个长序列，因为x(n)和h(n)都是无限长的序列。在这个例子中，x(n)和h(n)都是因果序列，因此y(n)也是一个因果序列。