主要内容

corrmtx

Matriz de datos para la estimación de la matriz de autocorrelación

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Sintaxis

H = corrmtx(x,m)
H = corrmtx(x,m,method)
[h，r] = corrmtx（___)

Descripción

H= corrmtx(x,m)Devuelve Una Matriz Toeplitz矩形(n+m）-经过-（m+1）H=Htal queH†Hes una estimación sesgada de la matriz de autocorrelación para el vector de entradax。nes la longitud dex,mEs El Orden del Modelo dePredicciónyH†es la traspuesta conjugada deH。

ejemero.

H= corrmtx(x,m,method)康斯拉·玛蒂姆Hsegún el método especificado pormethod。

[H,r] = corrmtx（___)también devuelve la estimación de la matriz de autocorrelaciónr(m+ 1) por (m+ 1), calculada comoH†H, para cualquiera de las sintaxis anteriores.

Ejemplos

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Genere una señal compuesta por tres exponenciales complejas incrustadas en ruido blanco gaussiano. Calcule los datos y las matrices de autocorrelación mediante el método'修改的'。

n = 0:99; s = exp(i*pi/2*n)+2*exp(i*pi/4*n)+exp(i*pi/3*n)+randn(1,100); m = 12; [X,R] = corrmtx(s,m,'修改的');

Represente las partes real e imaginaria de la matriz de autocorrelación.

[a，b] = ndgrid（1：m + 1）;子图（2,1,1）Plot3（A，B，Real（R））标题（'Re(R)') subplot(2,1,2) plot3(A,B,imag(R)) title('Im(R)')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Re(R) contains 13 objects of type line. Axes object 2 with title Im(R) contains 13 objects of type line.

Argumentos de entrada

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Datos de entinada, especificados como un vector.

Orden del modelo de predicción, especificado como un número entero real positivo.

Método de cálculo de la matriz, especificado como'自相关','prewindowed','postwindowed','covariance'o'修改的'。

  • '自相关':( valor predeterminado）HES La Matriz矩形De Toeplitz(n+m）-经过-（m+ 1)que genera unareatlaciónde laautovorrelaciónpara el vector de datosxde longitud.-n，derivada mustizando datosprevios a la ventanayposteriores a la ventana，巴斯达en Un Modelo dePredicciónde ordenm。La matriz puede utilizarse para realizar la estimación de parámetros autorregresivos mediante el método de Yule-Walker. Para obtener más detalles, consultearyule.。

  • 'prewindowed':HES La Matriz矩形De Toeplitzn-经过-（m+ 1)que genera unareatlaciónde laautovorrelaciónpara el vector de datosxde longitud.n，derivada mustizando datosprevistos，巴斯达en Un Modelo dePredicciónmde cuarto orden。

  • 'postwindowed':HES La Matriz矩形De Toeplitzn-经过-（m+ 1)que genera una estimación de autocorrelación para el vector de datosxde longitud.n, derivada usando datosposteriores a la ventana，巴斯达en Un Modelo dePredicciónmde cuarto orden。

  • 'covariance':HES La Matriz矩形De Toeplitz(n–m）-经过-（m+ 1)que genera una estimación de autocorrelación para el vector de datosxde longitud.n，derivada mustizando datossin ventana，Basándoseen Un Modelo dePrediccióndeDordenm。La matriz puede utilizarse para realizar la estimación de parámetros autorregresivos mediante el método de la covarianza. Para obtener más detalles, consultearcov。

  • '修改的':HES La Matriz de Toeplitz矩形Modificada2(n–m）-经过-（m+ 1)que genera una estimación de autocorrelación para el vector de datosxde longitud.n, derivada mediante estimaciones de error de predicción hacia delante y hacia atrás, basadas en un modelo de predicción de ordenm。La matriz puede utilizarse para realizar la estimación de parámetros autorregresivos mediante el método de covarianza modificado. Para obtener más detalles, consultearmcov。

Argumentos de salida

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Matriz de Datos，Devuelta Para LaElganacióndaThatizdeAutoOworrelación。eltamañodeH依赖delmétododeCálculode la Matriz equicificaadomethod。

Matriz de autocorrelación sesgada, devuelta como una matriz de Toeplitz rectangular (m+ 1) por (m+ 1）。

Algoritmos

La matriz de datos Toeplitz calculada porcorrmtxdepende del método que se seleccione. La matriz determinada por el método de autocorrelación (predeterminado) es:

H = 1 n [ x ( 1 ) 0 ⋯ 0 0 x ( 2 ) x ( 1 ) ⋯ 0 0 x ( 3 ) x ( 2 ) ⋯ 0 0 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ x ( m ) x ( m − 1 ) ⋯ x ( 1 ) 0 x ( m + 1 ) x ( m ) ⋯ x ( 2 ) x ( 1 ) x ( m + 2 ) x ( m + 1 ) ⋯ x ( 3 ) x ( 2 ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ x ( n − 1 ) x ( n − 2 ) ⋯ x ( n − m ) x ( n − m − 1 ) x ( n ) x ( n − 1 ) ⋯ x ( n − m + 1 ) x ( n − m ) 0 x ( n ) ⋯ x ( n − m + 2 ) x ( n − m + 1 ) ⋮ ⋮ ⋰ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ x ( n − 1 ) x ( n − 2 ) 0 0 ⋯ x ( n ) x ( n − 1 ) 0 0 ⋯ 0 x ( n ) ] 。

en la matriz，mes el mismo que el argumento de entradamacorrmtxynes长度（x）。Las Variacones de Esta Matriz Se Uterizan Para Devolver La SalidaHdecorrmtxParaCadaMétodo：

  • '自相关':( Predeterminado）H=H。

  • 'prewindowed':Hes la submatriznPOR（m+ 1）deHcuya primera fila es[x（1）... 0]YCuyaúltimafila es[x(n）......x(n–m）。

  • 'postwindowed':Hes la submatriznPOR（m+ 1）deHcuya primera fila es[x(m+ 1）......x(1)]YCuyaúltimafila es[0 ...x(n）。

  • 'covariance':Hes la submatriz（n–m) por (m+ 1）deHcuya primera fila es[x(m+ 1）......x(1)]YCuyaúltimafila es[x(n）......x(n–m）。

  • '修改的':Hes la matriz2(n–m）-经过-（m+ 1)Hmoddefinida por

    H mod = 1 2 ( n − m ) [ x ( m + 1 ) ⋯ x ( 1 ) ⋮ ⋰ ⋮ x ( n ) ⋯ x ( n − m ) x ∗ ( 1 ) ⋯ x ∗ ( m + 1 ) ⋮ ⋱ ⋮ x ∗ ( n − m ) ⋯ x ∗ ( n ) ] 。

参考文献

[1] Marple, S. Lawrence.Digital Spectral Analysis: With Applications。Prentice-Hall信号处理系列。Englewood Cliffs，N.J：Prentice-Hall，1987年。

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

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