matlab求自相关函数

在Matlab中，可以使用xcorr()函数来求时间序列的自相关函数。具体操作步骤如下：

1.定义时间序列xn，例如xn = 1:10;

2.使用xcorr()函数求出xn的自相关函数曲线和时间延迟tau，例如[xn_autoxcorr, tau] = xcorr(xn);

3.绘制xn的自相关函数曲线，例如plot(tau, xn_autoxcorr, 'linewidth', 1.2);

完整的Matlab代码如下：

clear; clc; close all; warning off;
xn = 1 : 10;
[xn_autoxcorr, tau]= xcorr(xn);
figure(1); clf; plot(tau, xn_autoxcorr, 'linewidth', 1.2);
xlabel('\tau'); ylabel('自相关系数');
title('xn的自相关函数曲线');
set(gca, 'fontsize', 14);

相关问题

matlab卷积求自相关函数

以下是使用Matlab求自相关函数的步骤：
1.定义输入信号x(n)和自相关函数rxx(n)。
2.使用xcorr函数计算自相关函数rxx(n)。
3.绘制自相关函数rxx(n)的图像。

下面是一个Matlab代码示例：

% 定义输入信号x(n)
x = [1, 2, 3, 4, 5];

% 计算自相关函数rxx(n)
rxx = xcorr(x);

% 绘制自相关函数rxx(n)的图像
n = -4:4;
stem(n, rxx);
xlabel('n');
ylabel('r_{xx}(n)');
title('自相关函数');

在这个示例中，我们首先定义了输入信号x(n)，然后使用xcorr函数计算自相关函数rxx(n)，最后使用stem函数绘制自相关函数rxx(n)的图像。

matlab中求自相关函数

在Matlab中，可以使用`xcorr`函数求信号的自相关函数。`xcorr`函数的基本语法如下：

[R, lags] = xcorr(x)

其中，`x`为输入信号，`R`为自相关函数，`lags`为延迟时间的向量。

例如，对于一个长度为N的信号`x`，可以使用如下代码求其自相关函数：

N = 100;
x = randn(1, N);
[R, lags] = xcorr(x);
plot(lags, R);
xlabel('lags');
ylabel('R');
title('Auto-Correlation Function');

这里，我们生成了一个长度为100的随机信号，并用`xcorr`函数求出其自相关函数，最后用`plot`函数绘制出来。