matlab实现互相关自相关

以下是MATLAB实现互相关和自相关的示例代码：

1. 自相关

function [r] = autocorr(x)
    N = length(x);
    r = zeros(1, N);
    for k = 1:N
        for n = 1:N-k+1
            r(k) = r(k) + x(n)*x(n+k-1);
        end
    end
end

2. 互相关

function [r] = crosscorr(x, y)
    M = length(x);
    N = length(y);
    r = zeros(1, M+N-1);
    for k = 1:M+N-1
        for m = max(1, k-N+1):min(k, M)
            r(k) = r(k) + x(m)*y(k-m+1);
        end
    end
end

相关问题

matlab实现自相关互相关函数

自相关和互相关是信号处理中常用的分析方法，可以用来衡量信号之间的相似性和相关性。在Matlab中，可以使用xcorr函数来实现自相关和互相关函数的计算。

以下是Matlab实现自相关和互相关函数的示例代码：

1. 自相关函数的计算：

x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 输入信号
r = xcorr(x); % 计算自相关函数

2. 互相关函数的计算：

x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 输入信号1
y = [2, 4, 6, 8, 10]; % 输入信号2
c = xcorr(x, y); % 计算互相关函数

在上述代码中，xcorr函数用于计算自相关和互相关函数。对于自相关函数的计算，只需要输入一个信号即可；对于互相关函数的计算，需要输入两个信号。

请注意，xcorr函数的返回值是一个向量，表示自相关或互相关函数的取值。向量的长度是输入信号的长度的两倍减一，其中索引为0的位置对应于滞后为0的取值。

matlab实现互相关运算

在 MATLAB 中实现互相关运算，可以使用 `xcorr` 函数。该函数的语法如下：

[correlation,lags] = xcorr(x,y)

其中，`x` 和 `y` 是待计算互相关的两个信号，`correlation` 是互相关结果，`lags` 是对应的滞后（lag）时间。

举个例子，假设有两个信号 `x` 和 `y`：

x = [1 2 3 4 5];
y = [0 1 0.5 0.25 0.125];

可以通过以下代码计算它们的互相关：

[correlation,lags] = xcorr(x,y);

得到的 `correlation` 和 `lags` 分别为：

correlation =

    0.1250    0.3750    0.7500    1.3750    2.5000    2.3750    1.5000    0.2500   -0.1250

lags =

    -4    -3    -2    -1     0     1     2     3     4

其中，`correlation` 的第一个元素对应于 `y` 在 `x` 的末尾处的滞后，依次类推。可以看到，计算出的互相关结果是一个长度为 $2N-1$ 的向量，其中 $N$ 是信号的长度。