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。