xcorr 的功能也可用下面的代码实现 x = rand(5, 1) + 1j*rand(5, 1); [c1, lags1] = xcorr(x) [c2, lags2] = my_xcorr(x) function [c, lags] = my_xcorr(x) N = size(x, 1); c = zeros(2*N-1, 1); for idx = -N+1:N-1 y = circshift(x, idx); c(idx+N) = y'...
C语言编程MATLAB中的XCORR函数 使用C语言实现了MATLAB中的XCORR Cross-correlation function estimates。非常初级,还望高手指点,感激不尽。 上传者:u012575296时间:2013-10-26 互相关函数 互相关函数 上传者:u014673446时间:2014-05-03 normxcorr2_ALL.rar_NCC_matlab corr2_ncc算法实现_normxcorr_normxcorr2 ...
雷达距离分辨率公式:Δ R = c / 2 B \Delta R=c/2BΔR=c/2B,目标之间的距离需要大于距离分辨率的距离,否则难以区分目标。 ①、MATLAB 源码 matched_filter.m function [y] = matched_filter(nscat,taup,b,rrec,scat_range,scat_rcs,winid)eps = 1.0e-16; % 定义了一个很小的常量,用于处理数值计算...
%CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,Rlen,’biased’); %求MIC A、C信号互相关 [val,DelayDifferAB]=max(rMicAB); %互相关最大值的位置体现了延迟差。 [val,DelayDifferAC]=max(rMicAC); %最终延迟差估计 delay...
rela=xcorr(x,M+D);%计算相关系数 r=zeros(M); for c=1:M %构建输入信号的自相关矩阵R r(c,:)=rela((M+D+2-c):(2*M+D+1-c)); end q=rela((M+2*D+1):(2*M+2*D));%计算输入与输出信号的互相关q h=r\q'; h1=zeros(1,M); ...
(M,4096);magm=abs(ym);%求双极性m序列频谱fm=(1:2048)*200/2048;plot(fm,magm(1:2048)*2/4096);title('双极性7位M序列的频谱')axis([90,140,0,0.1]);[a,b]=xcorr(M,'unbiased');subplot(3,1,3)%求双极性m序列自相关函数plot(b,a);axis([-20,20,-0.5,1.2]);title('双极性7位M...
c = xcorr(x)为矢量x的自相关估计。 c = xcorr(x,y,'option')为有正规化选项的互相关计算;其中选项为"biased"为有偏的互相关函数估计;"unbiased"为无偏的互相关函数估计;"coeff"为0延时的正规化序列的自相关计算;"none"为原始的互相关计算。
rela=xcorr(x,M+D);%计算相关系数 r=zeros(M); for c=1:M %构建输入信号的自相关矩阵R r(c,:)=rela((M+D+2-c):(2*M+D+1-c)); end q=rela((M+2*D+1):(2*M+2*D));%计算输入与输出信号的互相关q h=r\q'; h1=zeros(1,M); ...
[x,c]=CXCORR(a,b) returns the length M-1 circular cross correlation sequence c with corresponding lags x. The circular cross correlation is: c(k) = sum[a(n)*conj(b(n+k))]/[norm(a)*norm(b)]; where vector b is shifted CIRCULARLY by k samples. ...
模型描述为 A(q)y(t)=B(q)u(t-nk)+C(q)e(t) data:输入/输出时间序列 orders:ARMA模型阶数结构,形式为orders = [na nb nc nk] 其中na,nb,nc为模型参数,nk为延迟。 property:模型估计时的参数设置 xcorr()和autocorr() 摘自博客 例如:A=[1,2,3,4] xcorr(A)=[4,10,20,30,20,10,4] ...