matlab二进制相关性的相关代码

以下是 Matlab 计算二进制相关性的示例代码：

% 生成两个随机的二进制序列
seq1 = randi([0 1],1,100);
seq2 = randi([0 1],1,100);

% 计算二进制相关性
corr = xcorr(seq1, seq2, 'biased');

% 绘制相关性图像
plot(-99:99, corr);
xlabel('Lag');
ylabel('Correlation');
title('Binary Correlation');

代码解释：

- `randi([0 1],1,100)` 用于生成一个长度为 100 的二进制序列。
- `xcorr(seq1, seq2, 'biased')` 用于计算两个序列的相关性，其中 `biased` 参数表示使用偏差修正。
- `plot(-99:99, corr)` 用于绘制相关性图像，其中 `-99:99` 表示横轴的范围为 -99 到 99，`corr` 表示纵轴的值。

注意：在计算二进制序列的相关性时，需要使用偏差修正，否则计算结果会偏高。

相关问题

二进制fsk的matlab代码

以下是一个简单的二进制FSK调制和解调的MATLAB代码示例：

% 设置参数
f1 = 1000; % 第一个频率
f2 = 2000; % 第二个频率
Tb = 1/1000; % 每个比特的持续时间
Fs = 10000; % 采样率
t = 0:1/Fs:Tb-1/Fs; % 一个比特的时间向量

% 生成消息序列
msg = [1 0 1 1 0 1 0 0];

% 调制
mod_signal = []; % 初始化调制信号变量
for i=1:length(msg)
if msg(i)==1
mod_signal = [mod_signal sin(2*pi*f1*t)];
else
mod_signal = [mod_signal sin(2*pi*f2*t)];
end
end

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; %信噪比
mod_signal = awgn(mod_signal,SNR,'measured');

% 解调
demod_signal = []; % 初始化解调信号变量
for i=1:length(msg)
% 计算每个比特的能量
E1 = sum(sin(2*pi*f1*t).^2);
E2 = sum(sin(2*pi*f2*t).^2);

% 计算每个比特的相关性
C1 = sum(mod_signal((i-1)*length(t)+1:i*length(t)).*sin(2*pi*f1*t));
C2 = sum(mod_signal((i-1)*length(t)+1:i*length(t)).*sin(2*pi*f2*t));

% 判断最大相关性对应的频率
if C1/E1 > C2/E2
demod_signal = [demod_signal 1];
else
demod_signal = [demod_signal 0];
end
end

% 比较消息序列和解调信号
if isequal(msg,demod_signal)
disp('解调成功!');
else
disp('解调失败!');
end

matlab 哈达玛基底图案生成方法

哈达玛基底图案是一种由哈达玛矩阵生成的二进制图案。哈达玛矩阵是一种方阵，其元素为1或-1，且满足不同行不同列的任意两个元素的积都不相同。

在MATLAB中，生成哈达玛基底图案的方法可以通过以下步骤完成：

1. 生成哈达玛矩阵

可使用MATLAB中的hadamard函数来生成n阶哈达玛矩阵，例如：

H = hadamard(n);

2. 将哈达玛矩阵转换为二进制图案

将哈达玛矩阵转化成二进制图案，其中1代表黑色，0代表白色。通过以下代码实现：

mat = (H+1)/2;

3. 显示二进制图案

使用MATLAB中的imshow函数来显示二进制图案，代码如下：

imshow(mat);

生成的二进制图案具有良好的互相关性，可用于模式识别和数字通信等领域中的应用。