matlab中autocorr函数和parcorr函数

MATLAB中的`autocorr`函数和`parcorr`函数分别用于计算一维信号的自相关和偏自相关系数。下面分别介绍一下这两个函数的用法。

## autocorr函数

`autocorr`函数用于计算一维信号的自相关系数。它的语法如下：

[r,lags] = autocorr(x,maxlags)

其中，`x`是输入的一维信号，`maxlags`是最大的时滞（即最大的滞后阶数）。函数返回值`r`是自相关系数向量，`lags`是对应的时滞向量。

例如，下面是一个计算正弦信号的自相关系数的例子：

t = 0:0.01:2*pi;
x = sin(t);
[r,lags] = autocorr(x,10);
plot(lags,r);

这个例子中，我们生成了一个正弦信号`x`，然后使用`autocorr`函数计算了它的自相关系数`r`和对应的时滞`lags`。最后，我们用`plot`函数将自相关系数画出来。

## parcorr函数

`parcorr`函数用于计算一维信号的偏自相关系数。它的语法如下：

[r,lags] = parcorr(x,maxlags)

其中，`x`是输入的一维信号，`maxlags`是最大的时滞（即最大的滞后阶数）。函数返回值`r`是偏自相关系数向量，`lags`是对应的时滞向量。

例如，下面是一个计算白噪声信号的偏自相关系数的例子：

x = randn(1000,1);
[r,lags] = parcorr(x,10);
stem(lags,r);

这个例子中，我们生成了一个随机的白噪声信号`x`，然后使用`parcorr`函数计算了它的偏自相关系数`r`和对应的时滞`lags`。最后，我们用`stem`函数将偏自相关系数画出来。