c =xcorr(x) c=xcorr(x,y,'option') c =xcorr(x,'option') c =xcorr(x,y,maxlags) c =xcorr(x,maxlags) c =xcorr(x,y,maxlags,'option') c =xcorr(x,maxlags,'option') [c,lags] =xcorr(...) 这里只简单的举几个例子作分析,注:这里只分析线性卷积和线性相关,至于圆周卷积和圆周相关不...
自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度.设原函数是f(t),则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t),其中*表示卷积. 给个例子: dt=.1; t=[0:dt:100]; x=cos(t); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); plot(b*dt,a) 上面代码是求自相关函数并作图, matlab中查看帮...
Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度。 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自己和自己相乘,最后相...
MATLAB中xcorr函数用法解析 MATLAB中xcorr函数⽤法解析 xcorr是⽤于求解序列⾃相关和互相关的函数，通过help命令可以调出其具体说明，MATLAB中提供的⼏种⽤法如下：c = xcorr(x,y)c = xcorr(x)c = xcorr(x,y,'option')c = xcorr(x,'option')c = xcorr(x,y,maxlags)c = xcorr(x,maxlags)c ...
c = xcorr(x) c = xcorr(x,y,'option') c = xcorr(x,'option') c = xcorr(x,y,maxlags) c = xcorr(x,maxlags) c = xcorr(x,y,maxlags,'option') c = xcorr(x,maxlags,'option') [c,lags] = xcorr(...) Description xcorr estimates the cross-correlation sequence of a random proce...
自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度.设原函数是f(t),则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t),其中*表示卷积. 给个例子: dt=.1; t=[0:dt:100]; x=cos(t); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); plot(b*dt,a) 上面代码是求自相关函数并作图, matlab中查看帮...
c = xcorr(x) c = xcorr(x,y,'option') c = xcorr(x,'option') c = xcorr(x,y,maxlags) c = xcorr(x,maxlags) c = xcorr(x,y,maxlags,'option') c = xcorr(x,maxlags,'option') [c,lags] = xcorr(...) Description xcorr estimates the cross-correlation sequence of a random proce...
Matlab中有两个现成的函数可以求自相关:方法1是利用互相关函数xcorr;方法2是自相关函数autocorr。 但是对于向量x,只是进行xcorr(x)和autocorr(x),求的的结果却差别很大。除了xcorr求得的序列是一个中心对称的偶函数序列外,数值的大小也不对应。 看了help,然后自己实验了一下,终于找到了原因。首先,autocorr是对序...
matlab中xcorr函数 xcorr Cross-correlation Syntax c?=?xcorr(x,y) c?=?xcorr(x) c?=?xcorr(x,y,option) c?=?xcorr(x,option) c?=?xcorr(x,y,maxlags) c?=?xcorr(x,maxlags) c?=?xcorr(x,y,maxlags,option) c?=?xcorr(x,maxlags,option) [c,lags]?=?xcorr(...) Description xcorr ...
对于xcorr函数，它用于计算互相关和自相关，NumPy库中的等效函数是numpy.correlate或numpy.convolve。这两...