マルチチャネル入力における相互相関

$$0．4^n$$、 $$0．7^n$$，および $$0．999^n$$（ $$n\ge 0$$)で得られる11サンプルの指数シケンスを3作成します。stem3を使用してシ，ケンスを並べてプロットします。

N = 11;n = (0: n -1)';A = 0.4;B = 0.7;C = 0.999;Xabc = [a];n b.^n c.^n];stem3 (n, 1:3, xabc ',“填充”) ax = gca;斧子。YTick = 1:3;视图(37.5,30)

シ，ケンスの自己相関と相互相関を計算します。継続して追跡する必要がないようにラグを出力します。ゼロラグで自己相関が単位値をもように結果を正規化します。

[cr,lgs] = xcorr(xabc，多项式系数的）;为Row = 1:3为Col = 1:3 nm = 3*(行-1)+ Col;次要情节(3 3海里)茎(lgs cr(:,海里),“。”)标题(sprintf (“c_ {% d % d}’ylim([0 1])结束结束

ラグの計算範囲を $$-5$$～ $$5$$に制限します。

[cr,lgs] = xcorr(xabc,5，多项式系数的）;为Row = 1:3为Col = 1:3 nm = 3*(行-1)+ Col;次要情节(3 3海里)茎(lgs cr(:,海里),“。”)标题(sprintf (“c_ {% d % d}’ylim([0 1])结束结束

自己相関と相互相関の不偏推定を計算します。既定では，ラグは $$-（N-1）$$～ $$N-1$$の間で実行されます。

Cu = xcorr(xabc，“公正”）;为Row = 1:3为Col = 1:3 nm = 3*(行-1)+ Col;次要情节(3 3海里)茎(- (n - 1): (n - 1)、铜(:,海里),“。”)标题(sprintf (“c_ {% d % d}’,行,坳))结束结束

参考

関数

• xcorr