首先，FIR滤波器的设计相对简单。
它们只依赖于当前和过去输入样本的加权和，并且不会引入任何反馈路径。
因此，它们具有线性相位响应和稳定性，而且易于实现。
另一方面，IIR滤波器的设计更为复杂，因为它们包含了反馈路径并依赖于当前和过去输入样本以及过去的输出样本。
这使得IIR滤波器的性能更为灵活，但也更容易引入不稳定性和非线性相位响应。
另一个区别是FIR滤波器具有零相位响应的特性，这意味着滤波器不会引入任何延迟。
这对于需要保持信号的时间对应关系的应用非常重要，比如音频信号处理。
然而，IIR滤波器引入了相位延迟，这取决于滤波器的阶数和切断频率。
在Matlab中，设计FIR和IIR滤波器的方法也存在差异。
Matlab提供了一些用于FIR设计的函数（如fir1、firpm、firpmord等），这些函数可以根据用户指定的要求自动计算滤波器的系数。
相比之下，Matlab中的IIR设计函数（如butter、cheby1、ellip等）需要用户提供额外的参数，如阶数和频率范围，并且需要手动选择滤波器类型和滤波器系数。
总的来说，FIR和IIR滤波器在设计和性能方面存在明显区别。
FIR滤波器更容易设计和实现，具有线性相位响应和稳定性，而IIR滤波器更为灵活，但设计和实现更复杂，可能引入非线性相位响应和不稳定性。
因此，在选择滤波器类型时，需要根据具体应用的要求和限制来进行权衡。