matlab里corr
时间: 2023-10-04 08:10:17 浏览: 49
在Matlab中,xcorr函数用于计算两个离散时间序列的互相关。互相关测量向量x和移位(滞后)副本向量y之间的相似性,形式为滞后的函数。如果x和y的长度不同,函数会在较短向量的末尾添加零,使其长度与另一个向量相同。如果只提供一个输入向量x,则xcorr函数将返回x的自相关序列。如果x是矩阵,则返回的序列将包含x的所有列组合的自相关和互相关序列。通过指定滞后范围或归一化选项,可以进一步控制xcorr函数的行为。具体而言,可以使用maxlag参数来限制滞后范围,使用scaleopt参数来指定归一化选项。此外,xcorr函数还返回用于计算相关性的滞后值。
相关问题
matlab corr
在 MATLAB 中,`corr` 函数用于计算两个向量之间的相关性或者计算矩阵中每一列之间的相关性。其语法如下:
```
r = corr(x)
r = corr(x, y)
[r, p] = corr(___)
[r, p] = corr(___, 'type')
[r, p, rlo, rup] = corr(___)
```
其中 `x` 和 `y` 是输入向量,`r` 是相关系数,`p` 是 P 值,`rlo` 和 `rup` 是 95% 置信区间的下限和上限,`type` 是用于计算相关系数的方法,可以是 `'Pearson'`、`'Spearman'` 或 `'Kendall'` 等。
例如,计算两个向量 `x` 和 `y` 之间的相关系数:
```
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 5 7 9];
r = corr(x, y);
```
输出结果为 `0.9977`,表示两个向量之间的相关性非常高。
matlab的corr函数用法
matlab中的corr函数用于计算两个变量之间的相关性。该函数的语法如下:
```matlab
R = corr(A,B)
```
其中,A和B分别表示要计算相关性的两个变量,R表示计算出的相关系数。
如果A和B都是向量,则corr函数将计算它们之间的皮尔逊相关系数。如果A和B都是矩阵,则corr函数将计算它们每列之间的相关系数,并返回一个相关系数矩阵。
除了以上语法外,corr函数还有其他可选参数,例如:
- 'type':指定相关系数类型,可选值为'Pearson'、'Spearman'和'Kendall'。
- 'rows':指定如何处理包含NaN值的数据,可选值为'pairwise'(默认值)、'complete'和'rows'。
例如,下面的代码演示了如何计算两个向量之间的皮尔逊相关系数:
```matlab
A = [1 2 3 4 5];
B = [4 6 8 10 12];
R = corr(A,B);
```
运行结果为:
```
R = 1
```
这表明A和B之间的相关系数为1,即它们完全正相关。