**一、理论背景**
首先，在深入实践之前理解连续时间信号卷积的概念至关重要。两个连续时间函数f(t)和g(t)之间的卷积定义为：
(f * g)(t) = ∫_{-∞}^{+∞} f(τ)·g(t - τ)dτ
这个表达式表示的是一个输出函数，它是输入函数f在整个可能的时间范围内滑动并乘以在此位置处另一个函数g值后的积分结果，直观地反映了两信号“叠加”或相互影响的过程。
**二、MATLAB中的实现步骤**
1. **创建连续时间信号：**
在MATLAB中可以利用`syms t;`命令声明符号变量`t`代表时间，并用此符号变量构造任意形式的连续时间信号函数，例如：
matlab
syms t;
f = sin(2*pi*t); % 创建正弦波形作为第一个信号
g = exp(-t).*heaviside(t); % 创建指数衰减单位阶跃信号作为第二个信号
2. **计算连续时间信号卷积：**
MATLAB内置了用于求解符号函数卷积的功能——convolve函数（针对数值型）或者int(symfun,...)结合subs进行手动推导（针对符号型）。但由于连续信号理论上需要无限区间上的积分，实际应用时通常会考虑有限范围内的近似，这里我们采用symbolic math toolbox提供的conv function对上述符号函数做卷积。
matlab
h = conv(f,g,'full');
% 'full'选项确保返回整个卷积长度的结果，若仅关注有效部分可选择‘same’或其他模式
3. **可视化结果：**
为了观察到卷积的效果，可以通过绘制原信号及其卷积后得到的新信号图形来进行分析比较:
matlab
ezplot(h,[0,5]); % 可视化选定时间段内卷积结果曲线
hold on;
ezplot(f,[0,5]);
title('Continuous-Time Convolution of Two Signals');
legend('Convolved Signal','Signal F','');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
4. **注意点及扩展讨论：**
尽管以上示例展示了通过直接调用卷积函数的方式获得结果，但在某些情况下，尤其是涉及物理意义明确且有特定边界条件的问题上，用户可能会更倾向于手工推算出卷积公式然后运用integral等MATLAB自带的定积分函数去逼近真实情况下的无穷限积分过程。
总结来说，借助于MATLAB的强大能力以及其Symbolic Math Toolbox套件，我们可以高效准确地完成复杂连续时间信号间的卷积计算任务，无论是教学演示还是科研探究都能发挥巨大作用。同时强调实验过程中应充分理解和掌握相关概念原理，以便正确解读模拟仿真得出的数据结论。