matlab 自相关函数

在 MATLAB 中，自相关函数可以使用 `xcorr` 函数计算。该函数的语法如下：

[c, lags] = xcorr(x)
[c, lags] = xcorr(x, y)
[c, lags] = xcorr(x, y, 'coeff')

其中，`x` 和 `y` 是输入的信号序列。如果只输入一个信号序列 `x`，则计算该序列的自相关函数；如果同时输入两个序列 `x` 和 `y`，则计算它们的互相关函数。如果指定了第三个参数 `'coeff'`，则计算的是归一化的自相关函数或互相关函数。

该函数的输出结果是两个向量 `c` 和 `lags`。向量 `c` 存储了自相关函数或互相关函数的值，向量 `lags` 存储了相应的滞后值。可以使用 `plot` 函数将自相关函数或互相关函数可视化。例如，以下代码计算并绘制了一个正弦信号的自相关函数：

t = 0:0.1:10;
x = sin(t);
[c, lags] = xcorr(x);
plot(lags, c);
xlabel('Lags');
ylabel('Correlation');
title('Autocorrelation of Sinusoidal Signal');

该代码将绘制出正弦信号的自相关函数图像。

相关问题

matlab自相关函数编写

在MATLAB中，可以使用自相关函数（Autocorrelation Function）来分析信号或时间序列的自相关性。自相关函数衡量了信号在不同时间点上的相似程度。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算信号的自相关函数：

function autocorr = my_autocorr(signal)
    N = length(signal);
    autocorr = zeros(1, N);
    
    for lag = 0:N-1
        for n = 1:N-lag
            autocorr(lag+1) = autocorr(lag+1) + signal(n) * signal(n+lag);
        end
    end
    
    autocorr = autocorr / N;
end

这个函数接受一个信号作为输入，并返回一个与输入信号长度相同的自相关函数。它使用两个嵌套的循环来计算每个滞后（lag）下的自相关值。最后，将结果除以信号长度以进行归一化。

使用这个函数，你可以计算任何信号的自相关函数。例如，假设你有一个包含100个样本的信号`x`，你可以这样调用函数并绘制结果：

x = randn(1, 100);  % 生成一个包含100个随机样本的信号
autocorr = my_autocorr(x);  % 计算自相关函数

% 绘制自相关函数
lag = 0:length(autocorr)-1;
plot(lag, autocorr);
xlabel('Lag');
ylabel('Autocorrelation');
title('Autocorrelation Function');

这样，你就可以得到信号的自相关函数图像。

matlab自相关函数画图

在MATLAB中，可以使用`xcorr`函数来计算信号的自相关函数，并使用`plot`函数来绘制自相关函数的图像。

首先，我们需要准备一个信号向量，例如：

x = [1, 2, 3, 4, 5];

然后，使用`xcorr`函数计算信号的自相关函数：

autocorr = xcorr(x);

接下来，使用`plot`函数绘制自相关函数的图像：

plot(autocorr);

这将会绘制出信号的自相关函数图像。

如果你想要更详细地了解`xcorr`函数和`plot`函数的用法，可以在MATLAB的帮助文档中查找相关信息。