2つの指数シーケンス間の相互相関

2つの16サンプルの指数シーケンス $$x_{\mathrm{一个}}＝0．84^n$$および $$x_b＝0．92^n$$（ $$n\ge 0$$)の相互相関を計算してプロットします。

N = 16;n = 0: n - 1;一个= 0.84;b = 0.92;xa = a。^ n;xb = b。^ n;r = xcorr (xa, xb);茎(- (n - 1): (n - 1), r)

$$c$$を分析的に判断して結果が正しいかを確認します。より高いサンプルレートを使用して連続状況をシミュレートします。 $$n\ge 0$$において $$0<\mathrm{一个}，b<1$$の場合,シーケンス $$x_{\mathrm{一个}}（n）＝{\mathrm{一个}}^n$$および $$x_b（n）＝b^n$$の相互相関関数は次になります。

fs = 10;nn = - (n - 1): 1 / fs: (n - 1);cn = (1 - (a*b).^(N-abs(nn)))/(1 -a *b). *．..(a.^nn.*(nn>0) + (nn==0) + b.^-(nn).*(nn<0));

シーケンスを同じ图にプロットします。

持有在情节(nn, cn)包含(“滞后”)传说(“xcorr”，“分析”）

オペランドの順序を切り替えるとシーケンスが逆になることを確認します。

图阻止(- (n - 1): (n - 1), xcorr (xb, xa))在茎(- (n - 1): (n - 1), fliplr (r),”——*’)包含(“滞后”)传说(“xcorr (x_b x_a)”，“fliplr (xcorr (x_a x_b))”）

20サンプルの指数シーケンス $$x_c＝0．77^n$$を生成します。 $$x_{\mathrm{一个}}$$および $$x_b$$の相互相関を計算し,プロットします。ラグを出力してプロットを簡単にします。xcorrでは,短いシーケンスの最後にゼロを追加して長いシーケンスと長さを合わせます。

xc = 0.77。^ (0:20-1);[xca拉]= xcorr (xa xc);[xcb,磅]= xcorr (xb, xc);图subplot(2,1,1) stem(la,xca) subplot(2,1,2) stem(lb,xcb) xlabel(“滞后”）

参考

関数

• xcorr