当添加一个'option'参数时，可以定制计算方式，如：c = xcorr(x, y, 'option') 或 c = xcorr(x, 'option')，这可以根据需要调整相关性计算的细节。如果需要指定最大滞后lag数量，可以使用maxlags，如：c = xcorr(x, y, maxlags) 或 c = xcorr(x, maxlags)，这有助于限制计算的复杂度。
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 =xcorr(x,y,maxlags,'option') c =xcorr(x,maxlags,'option...
（2）C=xcorr（A）：估计向量A的自相关函数；（3）C=xcorr（A）：当A为M×N的矩阵时，返回结果为（2M-1）行、N2列的矩阵，该矩阵的列是由矩阵A所有列之间的互相关函数构成的；（4）C=xcorr（…，maxlags）：返回长度为2*maxlags+1的相关函数序列，其范围为-maxlags到maxlags，maxlags的默认...
c代表互相关，如果option选coeff, c就是互相关系数。c = xcorr(x,y,maxlags,'option')是保留x的相位，平移y。而c = xcorr(y,x,maxlags,'option')是保留y的相位，平移x。因为对x平移-k个单位等同与对y平移k个单位，所以这两个c其实表达了同样的结果。只是结果的顺序倒置了。如果你想验证这个...
c = xcorr(x,y,maxlags,'option')是保留x的相位,平移y。而c = xcorr(y,x,maxlags,'option')是保留y的相位,平移x。因为对x平移-k个单位等同与对y平移k个单位,所以这两个c其实表达了同样的结果。只是结果的顺序倒置了。如果你想验证这个,可以将用fliplr(c)将第二个c的顺序倒转回来,结果和第一个c应该...
用C编的互相关程序,与matlab中的xcorr相对应,correlation 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 vue3.0-vue-router4.0-element-plus后台管理项目模板 2024-12-29 07:45:50 积分:1 deck-php-obfuscation 2024-12-29 07:45:14 积分:1 ...
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(...)[c,lags] = xcorr(gpuArrayX,gpuArrayY,maxlags,'option')Description xcorr estimates ...
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(...) ...
c= xcorr(x,'option')特指以上某个选项的自相关估计。 c = xcorr(x,y,maxlags) 返回一个延迟范围在[-maxlags,maxlags]的互相关函数序列,输出c的程度为2*maxlags+1. c = xcorr(x,maxlags) 返回一个延迟范围在[-maxlags,maxlags]的自相关函数序列,输出c的程度为2*maxlags+1. c = xcorr(x,y,max...
今天只看一个函数xcorr_kernal_c,它的位置位于pitch.h里。这个函数是用于计算两个函数的相关性的,然后输出到长度为4的数组里。 定义如下 void xcorr_kernel_c(const opus_val16 * x, const opus_val16 * y, opus_val32 sum[4], int len)