自相关函数 matlab

在MATLAB中，可以使用xcorr()函数来计算自相关函数。该函数的调用格式为：
[xcorr(y, 'option')]
其中，参数y是输入信号，'option'是可选参数，用于指定不同的计算方式。常用的选项包括：
- "biased"：有偏的互相关函数估计
- "unbiased"：无偏的互相关函数估计
- "coeff"：计算0延时的正规化序列的自相关
- "none"：原始的互相关计算

举个例子，假设有一个采样率为1000Hz的信号，频率为5Hz，时长为2秒，可以使用以下代码来计算自相关函数：

Fs = 1000; % 采样率
f = 5; % 频率
N = 2; % 周期数
t = N; % 信号时长
n = 0:1/Fs:t-1/Fs; % 采样时间点，刚好采N个周期
len = length(n); % 信号点数
y = sin(2*pi*f*n); % 采集到的离散信号
[a,b = xcorr(y, 'biased');
subplot(311)
plot(y)
title('sin(x)')
subplot(312)
plot(b,a)
title('biased')
[a,b = xcorr(y, 'unbiased');
subplot(313)
plot(b,a)
title('unbiased')

这段代码首先生成了一个频率为5Hz的正弦信号，然后使用xcorr()函数分别计算了有偏和无偏的自相关函数，最后绘制了相应的图形。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB自相关分析xcorr](https://blog.csdn.net/baidu_38963740/article/details/111151111)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [伪随机码产生及循环自相关分析MATLAB函数](https://download.csdn.net/download/qq_43045275/35925587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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