matlab中的相關運算xcorr的用法

1樓:匿名使用者

lags就是訊號的延時或者

超前啊,兩個訊號的相關

性是相對於一定超前和滯後而言的

內。相關算容法就是用移位相乘來體現訊號之間的相似度,這裡包括幅值和頻率。你看看幫助裡面的例子:

x = [1,2i,3]; y = [4,5,6];

[c1,lags] = xcorr(x,y)很清楚了

2樓:匿名使用者

lags就是訊號抄的延時或者超前啊

bai,兩個訊號的相關性是相對du

於一定超前和滯後而zhi

言的。dao相關演算法就是用移位相乘來體現訊號之間的相似度,這裡包括幅值和頻率。你看看幫助裡面的例子:

x = [1,2i,3]; y = [4,5,6];。

matlab中自相關函式xcorr

3樓:匿名使用者

自相關函式是描述隨機訊號x(t)在任意兩個不同時刻t1,t2的取值之間的相關程度.設原函式是f(t),則自相關函式定義為r(u)=f(t)*f(-t),其中*表示卷積.

給個例子:

dt=.1;

t=[0:dt:100];

x=cos(t);

[a,b]=xcorr(x,'unbiased');

plot(b*dt,a)

上面**是求自相關函式並作圖,

matlab中檢視幫助時,

help xcorr 解釋其意思是:

c(m) = e[a(n+m)*conj(b(n))] = e[a(n)*conj(b(n-m))];

但是,在呼叫xcorr函式求自相關時,有 scaleopt引數

r=xcorr(s,scaleopt)

scaleopt有

'biased' - scales the raw cross-correlation by 1/m.

'unbiased' - scales the raw correlation by 1/(m-abs(lags)).

'coeff' - normalizes the sequence so that the auto-correlations

at zero lag are identically 1.0.

'none' - no scaling (this is the default).

注意觀察下面的測試:

s = [1 2 3]

r = xcorr(s);

r =3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000

當用r=xcorr(s,'unbiased')時就能得到

r =3.0000 4.0000 4.6667 4.0000 3.0000

matlab中求自相關函式xcorr和autocorr的區別

4樓:匿名使用者

matlab中有兩個現成的函式可以求自相關:方法1是利用互相關函式xcorr;方法2是自相關函式autocorr。

但是對於向量x,只是進行xcorr(x)和autocorr(x),求的的結果卻差別很大。除了xcorr求得的序列是乙個中心對稱的偶函式序列外,數值的大小也不對應。

看了help,然後自己實驗了一下,終於找到了原因。首先,autocorr是對序列減去均值後做的自相關,最後又進行了歸一化。而且由於自相關本身是偶函式,而xcorr本身是計算互相關的,所以xcorr最終的結果是2*n-1,而autocorr只是取了以中心點n為起始的後面n個序列。

因此,如果以向量x為例,x長為n。則用autocorr(x,n-1)能得到的n長度結果。用xcorr需要有以下幾步:

e = mean(x);

x2 =x-e;

c =xcorr(x2);

d =c./c(n);

f =d(n:2*n-1);

可見,求自相關還是用autocorr更方便一些。另外,這裡為了方便,只是採用了預設的呼叫方式,兩個函式的具體引數變化還是要看help詳細說明

用matlab的xcorr求自相關,並畫圖,橫座標和縱座標都代表什麼物理意義?

5樓:

1 橫座標代表訊號的延遲時間,因為自相關的定義是乙個訊號經過延遲後與(未延遲的)自身相乘積分。縱座標的單位是訊號單位的平方乘以時間,比如訊號是電壓(v)那麼縱座標的單位就是(v^2 s)表示能量。能量越大表明相關性越強。

2 如果你要看兩個訊號的相關性應該作互相關。

matlab中的相關運算xcorr的用法

matlab中數值運算與符號運算有何異同

matlab如何將運算生成的資料匯出到中

matlab中與概率論隨機過程相關的函式及其作用

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