在MATLAB中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积，用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。
实现差分方程
先从简单的说起：
filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])
实现 y[k]=x[k]+2*x[k-1]
y[1]=x[1]+2*0=1%(x[1]之前状态都用0)
y[2]=x[2]+2*x[1]=2+2*1=4
a. 下面程序是用来实现h和x的卷积的，分别用了filter和conv函数，两者函数得出的结果一样。
h = [3 2 1 -2 1 0 -4 0 3]; % impulse response
x = [1 -2 3 -4 3 2 1]; % input sequence
y = conv(h,x);
n = 0:14;
subplot(2,1,1);
stem(n,y);
xlabel(\'Time index n\'); ylabel(\'Amplitude\');
title(\'Output Obtained by Convolution\'); grid;
x1 = [x zeros(1,8)];
y1 = filter(h,1,x1);
subplot(2,1,2);
stem(n,y1);
xlabel(\'Time index n\'); ylabel(\'Amplitude\');
title(\'Output Generated by Filtering\'); grid;
要实现下式的冲击响应和阶跃响应，可以分别采用三种方法。
y[n]+0.75y[n-1]+0.125y[n-2]=x[n]-x[n-1]。
b. 单位冲激响应：
(1)用filter函数
a1=[1,0.75,0.125];
b1=[1,-1];
n=0:20;
x1=[1 zeros(1,20)];
y1filter=filter(b1,a1,x1);
stem(n,y1filter);
title(\'y1filter\');
xlabel(\'x\');
ylabel(\'y\');
（2）用conv函数
a1=[1,0.75,0.125];
b1=[1,-1];
x1=[1 zeros(1,10)];
[h]=impz(b1,a1,10);
y1conv=conv(h,x1);
n=0:19;
stem(n,y1conv,\'filled\')
（3）用impz函数
a1=[1,0.75,0.125];
b1=[1,-1];
impz(b1,a1,21);
c. 单位阶跃响应：
(1)用filter函数
a1=[1,0.75,0.125];
b1=[1,-1];
n=0:20;
x2=ones(1,21);
y1filter=filter(b1,a1,x2);
stem(n,y1filter);
title(\'y1filter_step\');
xlabel(\'x\');
ylabel(\'y\');
（2）用conv函数
a1=[1,0.75,0.125];
b1=[1,-1];
x2=ones(1,21);
[h]=impz(b1,a1,20);
y1=conv(h,x2);
y1conv=y1(1:21); %为何y1conv要取y1中1：21的值，解释见
n1=0:20; %y2à单位阶跃响应à用conv函数中注释
stem(n1,y1conv,\'filled\');
title(\'y1conv\');
xlabel(\'n\');
ylabel(\'y1[n]\');
（3）用impz函数
a=[1,0.75,0.125];
b=1;
impz(b,a)
即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程，d表示差分方程输出y的系数，p表示输入x的系数，而x表示输入序列。输出结果长度数等于x的长度。
而y=conv(x,h)是用来实现卷级的，对x序列和h序列进行卷积，输出的结果个数等于x的长度与h的长度之和减去1。
y=impz(p,d,N)是用来实现冲击响应的，d和p的定义见filter，N表示冲击响应输出的序列个数
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