xcorr函数计算两个矩阵的互相关的代码

在MATLAB中，可以使用xcorr函数来计算两个矩阵的互相关。下面是一个示例代码，其中计算了两个长度为10的信号之间的互相关：

x = randn(1,10); % 生成第一个信号
y = randn(1,10); % 生成第二个信号

% 计算两个信号之间的互相关
[c,lags] = xcorr(x,y);

% 绘制互相关结果
stem(lags,c);
xlabel('Lags');
ylabel('Correlation');

在上面的代码中，x和y是长度为10的随机信号。xcorr函数计算了这两个信号之间的互相关，并将结果存储在c变量中。lags变量包含延迟值的向量。最后，使用stem函数将互相关结果绘制出来。

相关问题

使用matlab求相关不调用xcorr函数

计算两个信号的相关可以使用以下公式：

$$
R_{xy}(n) = \sum_{m=-\infty}^{\infty} x(m)y(m+n)
$$

其中，$R_{xy}(n)$ 表示信号 $x$ 和信号 $y$ 在时延 $n$ 处的相关值。在 MATLAB 中，可以使用双重循环实现该公式的计算。

假设 $x$ 和 $y$ 是长度为 $N$ 的向量，那么可以使用以下代码计算它们的相关：

% 初始化相关结果矩阵
R = zeros(1, N);

% 计算相关
for n = 1:N
    for m = 1:N
        if m + n <= N
            R(n) = R(n) + x(m) * y(m+n);
        end
    end
end

该代码中，首先定义了一个长度为 $N$ 的全零向量 $R$，作为相关结果矩阵。然后，使用双重循环计算 $R$ 中每个元素的值，最终得到 $x$ 和 $y$ 的相关结果。需要注意的是，在内层循环中，通过判断 $m+n$ 是否超过 $N$ 来避免数组越界的问题。

matlab矩阵互相关

在 MATLAB 中，可以使用 `xcorr` 函数来计算两个信号之间的互相关。如果这两个信号是向量，则可以将它们作为输入参数传递给 `xcorr` 函数，例如：

x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 6];
corr = xcorr(x, y);

在上面的代码中，`xcorr` 函数计算了 `x` 和 `y` 之间的互相关，并将结果存储在 `corr` 变量中。`corr` 变量是一个向量，其中包含了所有可能的延迟值的互相关结果。

如果这两个信号是矩阵，则可以使用 `conv2` 函数来计算它们之间的互相关，例如：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [1 0; 0 1];
corr = conv2(A, rot90(B, 2), 'same');

在上面的代码中，`conv2` 函数计算了矩阵 `A` 和 `B` 之间的互相关，并将结果存储在 `corr` 变量中。`rot90(B, 2)` 将矩阵 `B` 旋转了180度，这是因为 `conv2` 函数默认进行卷积，而我们需要进行互相关。`'same'` 参数指定输出矩阵大小与输入矩阵大小相同。