matlab画自相关图

在MATLAB中，可以使用`xcorr`函数来计算序列的自相关系数，然后使用`stem`函数画出自相关图。

以下是一个简单的示例代码：

% 生成随机序列
x = randn(1, 100);

% 计算自相关系数
r = xcorr(x);

% 只保留正半轴
r = r(length(x):end);

% 画自相关图
stem(r);
title('自相关图');
xlabel('Lag');
ylabel('Autocorrelation');

运行后会得到一个自相关图，如下图所示：


相关问题

matlab绘制自相关图和偏自相关图

在Matlab中，可以使用`autocorr`函数和`parcorr`函数分别绘制时间序列数据的自相关图和偏自相关图。

`autocorr`函数的语法如下：

autocorr(y)
autocorr(y,'NumLags',numLags)

其中，`y`是待分析的时间序列数据，`numLags`是指定的滞后阶数。默认情况下，`numLags`的值为10。

`parcorr`函数的语法如下：

parcorr(y)
parcorr(y,'NumLags',numLags)

其中，`y`也是待分析的时间序列数据，`numLags`是指定的滞后阶数。默认情况下，`numLags`的值为10。

下面是一个示例，展示如何使用`autocorr`和`parcorr`函数绘制自相关图和偏自相关图。

load carbig
x = table2array(cars(:,5));
figure;
subplot(2,1,1);
autocorr(x);
title('Autocorrelation Plot');
subplot(2,1,2);
parcorr(x);
title('Partial Autocorrelation Plot');

在这个示例中，我们使用了`carbig`数据集中的`MPG`变量作为时间序列数据，绘制了自相关图和偏自相关图。可以看到，自相关图显示出数据具有一定的自相关性，而偏自相关图显示出数据具有较强的一阶自相关性。

matlab自相关图

在MATLAB中，你可以使用`xcorr`函数来绘制自相关图。`xcorr`函数用于计算信号的自相关序列，并将其绘制成图形。

下面是一个简单的示例代码，演示如何绘制自相关图：

% 创建一个随机信号
x = randn(1, 1000);

% 计算信号的自相关序列
[r, lags] = xcorr(x);

% 绘制自相关图
plot(lags, r);
xlabel('Lag');
ylabel('Autocorrelation');
title('Autocorrelation Plot');

在这个例子中，我们首先生成一个长度为1000的随机信号`x`。然后，使用`xcorr`函数计算信号的自相关序列，并将结果保存在`r`和`lags`变量中。最后，使用`plot`函数绘制自相关图。

运行这段代码后，你将看到一个显示自相关图的窗口。横轴表示滞后（Lag），纵轴表示自相关值。自相关图反映了信号在不同滞后下的相似度。