互相关 xcorr 与 conv 的差别在于两点: - xcorr 在两段信号较短者后补零,使两段信号长度一致 - xcorr 直接用两个信号的各种延迟做相乘求和,conv 使用翻褶后的信号做相乘求和 这导致了: 1、xcorr(x,y) 中 (x,y) 顺序有影响,而conv(x,y) 没有 2、两者在大部分情况下得到的结果是不一样的,但是对于...
conv: 求卷积和多项式乘法(matlab函数); conv2: 二维卷积(matlab函数); convmtx: 卷积矩阵; deconv: 反卷积和多项式除法(matlab函数); fftfilt: 采用重叠相加法基于FFT的FIR滤波器实现; filter: 直接滤波器实现(matlab函数); filter2: 二维数字滤波(matlab函数); filtfilt: 零相位数字滤波; filtic: 直接II型滤...
可以看出,相关即延时内积法,一般而言,相关的结果为sinc函数。 在MATLAB中,一般采用xcorr函数计算两个向量的相关函数,程序如下: [a,b]=xcorr(E1,E1,'unbias');y=hilbert(a);am2=abs(y); H_FIGURE=plot(b*dt*1e9,(abs(am2)/max(abs(am2))),'b','LineWidth',1.5);% xlabel('t(ns)');ylabel('Co...
y = conv (x,h) y = xcorr (x,h) x,h:分别为参与卷积和相关运算的两个序列; y:返回值是卷积或相关的结果; 下面利用MATLAB函数 conv 计算x = [−0.5, 0, 0.5, 1],h = [1, 1, 1]这两个序列的卷积 x = [-0.5,0,0.5,1]; kx =-1:2; subplot(311),stem(kx,x);h= [1,1,1]; ...
在Matlab中,可以使用函数`xcorr`来计算两个信号的互相关,使用函数`conv`来进行卷积运算。这两个函数都可以接受两个信号作为输入,并返回它们的互相关或卷积结果。 例如,如果我们有两个信号x和h,我们可以使用以下代码来计算它们的互相关和卷积: matlab. % 生成两个信号。 x = [1, 2, 3, 4]; h = [1, 1...
z=conv(x,yy); pause; subplot(3,1,3); plot(b*dt,z,'r'); 即在xcorr中不使用scaling。 3. 其他相关问题: 1) 相关程度与相关函数的取值有什么联系? 相关系数只是一个比率,不是等单位量度,无什么单位名称,也不是相关的百分数,一般取小数点后两位来表示。相关系数的正负号只表示相关的方向,绝对值表示...
两者的差异为：互相关的两个序列都不翻转，直接滑动相乘，求和；卷积的其中一个序列需要先翻转，然后滑动相乘，求和。所以，f(t)和g(t) 做相关等于 f*(t) 与 g(-t) 做卷积。求卷积 a=[1 2 3]b=1:5;c=conv(a,b)互相关 d=conv(a,fliplr(b))dd=xcorr(a,b)
双等号(==) 符号检查松散相等，而三等号(===) 符号检查严格相等。不同之处在于 (==) 松散相等将...
y = conv (x, h); k = kx(1)+kh(1) : kx(end)+kh(end); subplot(313),stem (k, y); xlabel ('k'); ylabel ('y'); 在此处要注意一下k的取值范围: k = -3 -2 -1 0 1 2 接下来再利用MATLAB函数 xcorr 计算x = [−0.5, 0, 0.5, 1],h = [1, 1, 1]这两个序列的相关。
对于不使用for循环的Xcorr运算,可以使用Matlab中的矩阵运算和向量化操作来实现。具体步骤如下: 准备两个信号向量x和y,长度分别为N和M。 使用xcorr函数计算两个信号的互相关函数,得到一个长度为N+M-1的向量。 对于不使用for循环的实现,可以直接使用矩阵运算和向量化操作来计算互相关函数。具体方法如下: 将信号向量x...