dsp。自动错误符

（被删除）自相关序列

全部展开页面

dsp。自动错误符将在未来的版本中删除。使用xcorr反而。有关更多信息，请参阅兼容性的考虑．

描述

这自动错误符对象返回一个离散时间、确定性输入的自相关序列，或一个正滞后的离散时间、广义平稳(WSS)随机过程的自相关序列估计。

获得自相关序列:

创建dsp。自动错误符对象，并设置其属性。
使用参数调用对象，就像调用函数一样。

要了解有关系统对象如何工作的更多信息，请参阅什么是系统对象?．

创建

句法

ac = dsp.autocorreler

ac = dsp.Autocorrelator(名称、值)

描述

AC.= dsp.autocorreler返回一个自相干员，AC.，它计算沿an的第一维的自相关N- d数组。默认情况下，自相关器计算的自相关滞后从零到N- 1,N是输入向量的长度或输入矩阵的行维数。输入行向量会得到一行零滞后自相关序列值，每一行对应一行向量的每一列。默认的自相关器返回未缩放的自相关并在时域内执行计算。

例子

AC.= dsp.autocorrelerator（名称，价值）返回一个自相干员，AC.，将每个属性设置为指定的值。

属性

全部展开

除非另有说明，属性是nontunable，这意味着您不能在调用对象之后更改它们的值。对象在调用时锁定，而发布函数打开它们。

如果一个属性是可调，您可以随时更改其值。

有关更改属性值的更多信息，请参见MATLAB使用系统对象的系统设计．

`MaximumLagSource`-最大滞后源
`汽车`(默认)|`财产`

指定如何确定自相关的滞后范围汽车或财产．如果MaximumLagSource是汽车，AutoCollerator在间隔中计算了所有非负滞后的自相关[0,N1],在那里N是输入的第一个维度的长度。否则，对象使用范围内的滞后来计算自相关[0,MaximumLag]．

`MaximumLag`-最大的积极的滞后
`1`(默认)|`0.`|正整数

将最大滞后指定为大于或等于0的整数。MaximumLag必须小于输入数据的长度。

依赖关系

该属性仅在MaximumLagSource属性是财产．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`扩展`-自相关函数扩展
`没有一个`(默认)|`有偏见的`|`无偏见`|`团结在无滞后`

指定缩放以适用于输出没有一个那有偏见的那无偏见,或团结在无滞后．将此属性设置为没有一个生成无缩放的自相关函数。如果您正在计算非随机(确定性)输入的自相关性，则此选项是合适的。

这有偏见的选项缩放了自相关性1／N,在那里N是输入数据的长度。缩放1／N对WSS随机过程的理论自相关产生有偏的有限样本近似。尽管存在偏差，但按比例1／N具有样本自相关矩阵是非负定的理想性质，这是所有广义平稳随机过程的理论自相关矩阵所具有的性质。有偏自相关估计的傅里叶变换是周期图广泛使用的估计WSS过程的功率谱密度。

这无偏见选项缩放自相关的估计值1／N- 1．缩放N- 1产生理论自相关的无偏估计。然而，使用无偏选项，你可以得到一个自相关函数的估计，它不具有非负确定的性质。

使用团结在无滞后选择归一化的自相关估计在滞后零相同。默认值是没有一个．

`方法`-计算自相关的域
`时域`(默认)|`频域`

指定用于计算自相关的域时域或频域．您必须将此属性设置为时域为定点信号。

定点属性

`FullePrecisionoverWide.`-完全精度覆盖固定点算术
`真正的`(默认)|`错误的`

指定是否使用全精度规则。如果你设置FullePrecisionoverWide.来真正的，该对象使用全精度规则计算所有内部算术和输出数据类型。这些规则提供了最精确的定点数值。它还关闭了其他定点属性的显示，因为它们不能单独应用。这些规则保证对象内不会发生量化。根据需要添加位，以确保没有舍入或溢出发生。如果你设置FullePrecisionoverWide.来错误的，通过单个固定点属性设置控制定点数据类型。有关更多信息，请参阅固定点系统对象的全部精度．

`RoundingMethod`-定点运算的舍入方法
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近`|`轮`|`简单的`|`零`

指定舍入方法天花板那收敛那地板上那最近那轮那简单的,或零．

依赖关系

此属性仅在设置方法财产时域并且对象不是完整的精确模式。

`OverflowAction`-定点操作的溢出操作
`裹`(默认)|`饱和`

指定溢出操作裹或饱和．

依赖关系

此属性仅在设置方法财产时域并且对象不是完整的精确模式。

`ProductDataType.`-乘积单词和分数长度
`完整的精度`(默认)|`同样作为输入`|`自定义`

将产品定点数据类型指定为完整的精度那同样作为输入,或自定义．

依赖关系

此属性仅在设置方法财产时域．

`CustomProductDataType`-乘积单词和分数长度
`numerictype([], 32岁,30)`(默认)|numerictype

将产品定点类型指定为缩放类型numerictype(定点设计师)与A的对象Signedness的汽车．

依赖关系

此属性仅在设置方法财产时域和ProductDataType.财产自定义．

`AccumulatorDatyp.`-累加器字和分数长度
`完整的精度`(默认)|`与产品相同`|`同样作为输入`|`自定义`

将累加器定点数据类型指定为完整的精度那与产品相同那同样作为输入,或自定义．

依赖关系

该属性仅在方法属性是时域．

`umpiationAccumulatorDatyp.`-累加器字和分数长度
`numerictype([], 32岁,30)`(默认)|numerictype

将累加器固定点类型指定为缩放numerictype(定点设计师)与A的对象Signedness的汽车．

依赖关系

此属性仅在设置方法财产时域和AccumulatorDatyp.财产自定义．

`OutputDataType`-输出字和分数长度
`蓄电池一样`(默认)|`与产品相同`|`同样作为输入`|`自定义`

指定输出定点数据类型为蓄电池一样那与产品相同那同样作为输入,或自定义．

依赖关系

该属性仅在方法属性是时域．

`CustomOutputDataType`-输出字和分数长度
`numerictype([], 16岁,15)`(默认)|numerictype

将输出定点类型指定为缩放类型numerictype(定点设计师)与A的对象Signedness的汽车．

依赖关系

此属性仅在设置方法财产时域和OutputDataType财产自定义．

用法

句法

Y = ac（x）

描述

例子

y=交流(X）计算自相关序列y对于输入的列X．

输入参数

全部展开

`X`-数据输入
向量|矩阵|N-D阵列

数据输入，指定为向量、矩阵或N- d数组。该对象接受实值或复值的多通道和多维输入。当您设置时，输入可以是一个定点信号方法财产时间域的．当输入信号复杂时，输出信号很复杂。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|FI.
复数支持：金宝app是的

输出参数

全部展开

`y`- 自动相关的输出
向量|矩阵|N-D阵列

自相关输出的两个输入信号。输出的大小，数据类型和复杂性与输入信号的大小匹配。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|FI.
复数支持：金宝app是的

对象功能

要使用对象函数，请指定System对象™作为第一个输入参数。例如，释放名为system的对象的系统资源obj.，使用下面的语法:

释放（obj）

全部展开

所有系统对象共同

`一步`	运行系统对象算法
`发布`	释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特性
`重置`	使内部状态复位系统对象

例子

全部收缩

嘈杂的正弦波自相关

笔记

如果您使用的是R2016A或早期版本，则使用等效步骤语法替换对对象的每个调用。例如，obj (x)就变成了步骤(obj, x)．

计算一个正弦波的自相关在白色高斯噪声近似95%上下置信限。

S = rng (“默认”）;具有期间n = 4的％正弦波x = 1.4 * cos(π/ 2 * (1:10 0))+ randn (100 1);MaxLag = 20;ac = dsp.autocorreler（“MaximumLagSource”那．..“属性”那“MaximumLag”MaxLag,“缩放”那“团结在无滞后”）;SigAutocorr = ac (x);茎(SigAutocorr“b”那'markerfacecolor'，[0 0 1]）;线（1：MAXLAG + 1,1.96 / SQRT（100）*（MAXLAG + 1,1），．..“线型”那' - 。'那“线宽”2);线(1:MaxLag + 1, -1.96 /√(100)* (MaxLag + 1, - 1),．..“线型”那' - 。'那“线宽”2);轴([1 20 -1 1]);标题(“正弦波+噪声自相关”）;Xlabel（“滞后”）;

随着所生成的图示，自相关估计显示了四个样本周期性正弦波，其外的偏移在95％的白色高斯噪声置信度之外每两个样本限制。

算法

全部展开

时域计算

当将计算域设置为时间时，算法计算输入信号在时域的自相关。输入信号可以是这个域中的定点信号。

自相关序列,y，使用此等式计算：

$y_{一世那 j} = \sum_{K. = 0.}^{m - L. - 1} 你_{K. 那 j}^{*} 你_{（ K. + 一世）那 j}^{} 0. \leq 一世 \leq L.$

y_{0, j}零滞后元素在j输入的列。
一世是滞后的指标。
j是输入数据列的索引。
*为复共轭。
m为每列中元素的个数。
L.为自相关的最大正滞后。当你选择计算所有非负滞后的自相关时，L.=m1．否则,L.是指定的最大非负整数滞后值。
你是一个m——- - - - - -N输入矩阵。

频域计算

将计算域设置为频率时，算法计算频域中的自相关。

在这个域中，算法通过对输入信号进行傅里叶变换，将傅里叶变换与它的复共轭相乘，然后对乘积进行傅里叶反变换来计算自相关序列。在这个领域，根据输入长度，算法可以需要更少的计算。

兼容性的考虑

全部展开