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。

相关问题

matlab互相关函数代码

互相关函数是基于信号处理的一种常见方法，它可以衡量两个信号之间的相似度或相关性。在Matlab中，可以使用xcorr函数来实现信号的互相关计算。

xcorr函数的基本语法如下：
r = xcorr(x, y)

其中，x和y是待计算互相关的两个信号。函数会返回一个向量r，来表示两个信号的互相关结果。

这个函数可以计算离散信号的互相关，也可以计算连续信号的互相关。

当输入的信号是离散信号时，你可以这样调用xcorr函数：
x = [1 2 3 4 5];
y = [6 7 8 9 10];
r = xcorr(x, y);

当输入的信号是连续信号时，你可以这样调用xcorr函数：
t = 0:0.01:1;
x = sin(2*pi*10*t);
y = cos(2*pi*10*t);
r = xcorr(x, y);

在以上示例中，r的结果将代表x与y之间的互相关结果，可以通过绘制r来查看两个信号之间的相关性。

此外，xcorr函数还可以带有额外的参数，例如'coeff'，用于计算互相关的相关系数。具体用法如下：
r = xcorr(x, y, 'coeff');

这样，r将返回的是两个信号之间的相关系数。

总结来说，Matlab的xcorr函数是用来计算信号间互相关的函数，可以用于离散信号和连续信号，还可以计算相关系数。通过理解和熟练使用xcorr函数，可以更好地进行信号分析和处理。

matlab如何编写自相关函数

### 回答1：
在Matlab中，可以使用`xcorr`函数来计算信号的自相关函数。该函数的语法如下：

[r,lags] = xcorr(x,'coeff')

其中，`x`是输入信号，`'coeff'`表示输出的自相关系数，`r`是自相关系数向量，`lags`是对应的时延向量。具体使用方法如下：

% 生成输入信号
x = randn(1,100);

% 计算自相关函数
[r,lags] = xcorr(x,'coeff');

% 绘制自相关函数曲线
plot(lags,r);
title('自相关函数');
xlabel('时延');
ylabel('自相关系数');

上述代码将生成一个长度为100的随机信号，并计算其自相关函数，最后绘制出自相关函数的曲线。

### 回答2：
在MATLAB中，可以使用xcorr函数编写自相关函数。

xcorr函数的用法如下：
[R,lags] = xcorr(x)

其中，x为输入信号序列，R为自相关函数的结果，lags是滞后时间的矩阵。

首先，需要在MATLAB中定义一个输入信号序列x。例如，输入信号序列为[1, 2, 3, 4, 5]。

然后，调用xcorr函数对信号序列进行自相关计算：

[R, lags] = xcorr(x);

计算结果R将会得到自相关函数的值，lags则是相应的滞后时间矩阵。

最后，可以通过绘制滞后时间和自相关函数值的图像来展示自相关函数的结果：

plot(lags, R);

这样，就可以得到输入信号序列x的自相关函数图像。

需要注意的是，xcorr函数还有其他可选参数，可以用来指定计算的类型，例如'biased'、'unbiased'和'coeff'等。如果需要使用不同的计算类型，可以通过在xcorr函数中添加额外的参数来进行指定。

以上是MATLAB中编写自相关函数的简要步骤和示例代码。根据实际需要，还可以根据自身的特定要求来调整使用xcorr函数的参数或实现更复杂的自相关计算。

### 回答3：
在MATLAB中，可以使用`xcorr()`函数来计算自相关函数。

`xcorr()`函数接受两个参数：输入信号`x`和输入信号`y`。如果只提供输入信号`x`，则会计算`x`与其自身的自相关函数。

下面是一个简单的例子，演示如何使用`xcorr()`函数计算自相关函数：

% 输入信号
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];

% 计算自相关函数
correlation = xcorr(x);

% 绘制自相关函数
stem(correlation);
title('自相关函数');
xlabel('延迟');
ylabel('相关值');

在上述例子中，我们首先定义了一个输入信号`x`，然后使用`xcorr()`函数计算了`x`与其自身的自相关函数。最后，使用`stem()`函数绘制出自相关函数图像。

需要注意的是，`xcorr()`函数返回的结果是一个向量，其中的元素对应着不同延迟下的自相关值。在绘图时，我们可以使用`stem()`函数来绘制离散点图，其中横坐标表示延迟，纵坐标表示自相关值。

希望这个回答能够帮到你，如果还有其他问题，请随时提问。