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xcorr

互相关

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语法

r = xcorr (x, y)
r = xcorr (x)
r = xcorr (＿＿＿maxlag)
r = xcorr (＿＿＿scaleopt)
(r,滞后)= xcorr (＿＿＿）

描述

例子

r= xcorr (x,y）返回互相关两个离散时间序列。互相关测量矢量之间的相似度x以及移动(滞后)的矢量拷贝y作为滞后的函数。如果x和y有不同长度的向量时，函数会在较短的向量后面加0，这样它和另一个向量的长度相同。

例子

r= xcorr (x）的自相关序列x．如果x是一个矩阵r是否一个矩阵，其列包含的所有列组合的自相关和互相关序列x．

例子

r = xcorr (＿＿＿,maxlag）限制滞后范围从-maxlag来maxlag对于前面的任何一种语法。

例子

r = xcorr (＿＿＿,scaleopt）还为相互关系或自相关指定规范化选项。除了“没有”(默认)x和y有相同的长度

例子

［r,滞后) = xcorr (＿＿＿）还返回了相关计算的滞后时间。

例子

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打开生活的脚本

创建一个向量x和一个向量y它等于x向右移动5个元素。计算并绘制估计的相互关系x和y．最大的峰值出现在滞后值时，元素x和y完全匹配(5)。

n = 0:15;x = 0.84。^ n;y = circshift (x, 5);[c,滞后]= xcorr (x, y);茎(滞后,c)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个类型为stem的对象。

打开生活的脚本

计算和绘图估计自相关的一个向量x．最大的峰值出现在零延迟，当x比赛本身没错。

n = 0:15;x = 0.84。^ n;[c,滞后]= xcorr (x);茎(滞后,c)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个类型为stem的对象。

打开生活的脚本

计算并绘制矢量的标准化互相关x和y，并指定最大滞后为10．

n = 0:15;x = 0.84。^ n;y = circshift (x, 5);[c,滞后]= xcorr (x, y, 10日“归一化”）;茎(滞后,c)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个类型为stem的对象。

输入参数

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输入数组，指定为向量、矩阵或多维数组。如果x是一个多维数组吗xcorr在所有维度上按列进行操作，并将每个自相关和交叉相关作为矩阵的列返回。

数据类型:单|双
复数的支持:金宝app是的

输入数组，指定为向量。

数据类型:单|双
复数的支持:金宝app是的

最大延迟，指定为整数标量。如果您指定maxlag，则返回的互相关序列范围为-maxlag来maxlag．如果没有指定maxlag时，滞后范围为2N- 1,N长度越大的是x和y．

数据类型:单|双

正常化选项，指定为下列选项之一。

  • “没有”-原始的、未缩放的互相关。“没有”什么时候是唯一有效的选择x和y有不同的长度。

  • “有偏见的”-互相关的偏置估计:

    R ＾ x y , 有偏见的 （ 米 ） ＝ 1 N R ＾ x y （ 米 ） ．

  • “公正”-互相关的无偏估计:

    R ＾ x y , 无偏见的 （ 米 ） ＝ 1 N − | 米 | R ＾ x y （ 米 ） ．

  • “归一化”或多项式系数的-将序列归一化，使零滞后时的自相关性等于1:

    R ＾ x y , 多项式系数 （ 米 ） ＝ 1 R ＾ x x （ 0 ） R ＾ y y （ 0 ） R ＾ x y （ 米 ） ．

输出参数

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互相关或自关，以向量或矩阵的形式返回。

如果x是一个米×N矩阵,然后xcorr (x)返回一个（2米- 1)×N2矩阵的列具有自相关和相互相关x．如果您指定maxlag,然后r尺寸(2 ×maxlag+ 1)×N2．

例如,如果年代有三个列, 年代 ＝ （ x 1 x 2 x 3. ） ，然后是结果R = xcorr (S)被组织为

R ＝ （ R x 1 x 1 R x 1 x 2 R x 1 x 3. R x 2 x 1 R x 2 x 2 R x 2 x 3. R x 3. x 1 R x 3. x 2 R x 3. x 3. ） ．

滞后指数，作为矢量返回。

更多关于

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互相关和自相关

的结果xcorr可以解释为两个随机序列之间的相关性的估计或两个确定性信号之间的确定性相关性。

两个联合平稳随机过程的真互相关序列，xn和yn，是由

R x y （ 米 ） ＝ E ｛ x n + 米 y n ＊ } ＝ E ｛ x n y n − 米 ＊ } ,

在哪里−∞<n<∞，星号表示复杂的共轭E是期望值运算符。xcorr只能估计序列，因为在实践中，只有有限段的一个无限长的随机过程的实现是可用的。

默认情况下,xcorr计算未归一化的原始关联:

R ＾ x y （ 米 ） ＝ ｛ ∑ n ＝ 0 N − 米 − 1 x n + 米 y n ∗ , 米 ≥ 0 , R ＾ y x ＊ （ − 米 ） , 米 < 0.

输出向量,c的元素

c （ 米 ） ＝ R ＾ x y （ 米 − N ） , 米 ＝ 1 , 2 , .．. , 2 N − 1.

一般来说，相关函数需要归一化来产生准确的估计。您可以使用输入参数来控制相关性的规范化scaleopt．

参考文献

巴克、约翰·R·巴克、迈克尔·m·丹尼尔和安德鲁·c·辛格。使用MATLAB的信号与系统计算机探索®．第二版。上鞍河，NJ: Prentice Hall, 2002。

斯托伊卡，彼得和伦道夫·摩西。信号频谱分析．上鞍河，NJ: Prentice Hall, 2005。

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