matlab不用自带的xcorr计算自相关函数
时间: 2023-11-01 22:07:59 浏览: 36
你可以使用 MATLAB 的 fft 函数来计算自相关函数。具体步骤如下:
1. 对信号进行零均值处理,以避免干扰其他频率组件。
2. 将信号进行FFT变换。
3. 对FFT结果进行平方操作。
4. 反变换回时域,得到自相关函数。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成随机信号
x = randn(1, 1000);
% 零均值处理
x = x - mean(x);
% FFT变换
X = fft(x);
% 平方操作
X2 = X .* conj(X);
% 反变换回时域
r = ifft(X2);
% 保留前半部分
r = r(1:length(x)/2);
% 绘制自相关函数
plot(r);
```
这样就可以得到信号的自相关函数了。
相关问题
编写matlab互相关函数
编写MATLAB互相关函数的过程可以分为以下几个步骤:
1. 确定互相关的计算公式,根据信号处理的知识,互相关可以通过对两个信号进行卷积得到。
2. 编写MATLAB函数,可以使用MATLAB自带的卷积函数conv实现互相关计算。需要注意的是,卷积函数的输入参数需要进行一定的处理,例如对信号进行翻转等。
3. 对编写的函数进行测试和验证,可以使用已知的信号进行测试,比较计算结果和理论值是否一致,以验证函数的正确性和可靠性。
下面是一个简单的MATLAB互相关函数的示例代码:
```
function [corr] = my_xcorr(x, y)
% x, y为输入的信号向量
% corr为互相关结果向量
% 对y进行翻转
y = flip(y);
% 使用MATLAB自带的卷积函数计算互相关
corr = conv(x, y, 'same');
end
```
编写matlab函数,与ma1lab自带的lpc函数进行比较
好的,我可以为你编写一个 MATLAB 函数来与自带的 lpc 函数进行比较。下面是一个简单的例子:
```matlab
function [a, g] = my_lpc(x, p)
% x: 输入信号
% p: 预测次数
% 计算自相关函数
r = xcorr(x, p);
% 生成Toeplitz矩阵
R = toeplitz(r(p+1:end-1));
% 计算反演系数
a = -inv(R)*r(p+2:end);
% 计算增益
g = sqrt(r(1) + a'*r(p+2:end));
end
```
此函数实现了 LPC(线性预测编码)的基本算法,包括计算自相关函数、生成 Toeplitz 矩阵、计算反演系数和计算增益。你可以将此函数与自带的 lpc 函数进行比较,例如:
```matlab
% 生成测试信号
fs = 8000;
t = 0:1/fs:0.01;
x = sin(2*pi*1000*t) + sin(2*pi*2000*t) + sin(2*pi*3000*t);
% 计算 LPC 系数
p = 10;
[a1, g1] = lpc(x, p);
[a2, g2] = my_lpc(x, p);
% 比较结果
disp('LPC coefficients:')
disp('MATLAB:')
disp(a1)
disp('my_lpc:')
disp(a2)
disp('Gain:')
disp('MATLAB:')
disp(g1)
disp('my_lpc:')
disp(g2)
```
这将计算自带的 lpc 函数和我们自己编写的 my_lpc 函数的 LPC 系数和增益,并将它们打印出来以进行比较。