Xcorr自相关函数C语言(xcorr函数公式)

今天给大家分享一下xcorr自相关函数C语言的知识，也会讲解xcorr函数公式。如果你碰巧解决了你现在面临的问题，别忘了关注这个网站，现在就开始吧！

这篇文章的列表: 1.随机信号相关函数的估计:xcorr函数。 2.对于s(t)=cos(2π*80t)，如何用xcorr求其自相关函数？ 3.互相关函数的自相关函数 4.对于s(t)=cos(2π*80t)，如何用xcorr求其自相关函数？ Bt = 0；

dt = 0.001

N = 512

et = Bt N * dt-dt；

t = Bt:dt:et；

y = cos(2 * pi * 80 * t)；

[c，m]= xcorr(y)；

绘图(m，c)

互相关函数的自相关函数 1.首先说说自相关和互相关的概念。

这是信号分析中的一个概念，分别表示两个时间序列之间的相关程度，以及同一时间序列在任意两个不同时间的值。自相关函数描述了在任意两个不同时间t1和t2的随机信号X(t)的值之间的相关程度。互相关函数给出了判断两个信号在频域上是否相关的指标，将两个测量点之间信号的互谱与各自的自谱联系起来。它可以用来确定输出信号有多少来自输入信号，对修正测量中接入噪声源引起的误差非常有效。

其实在图像处理中，自相关和互相关函数的定义是这样的:设原函数为f(t)，那么自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*代表卷积；设两个函数分别为f(t)和g(t)，那么互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映了两个函数在不同的相对位置上相互匹配的程度。

那么，如何在matlab中实现这两种相关性，并用图像显示出来呢？

dt = .1

t =[0:dt:100]；

x = cos(t)；

[a，b]=xcorr(x，'无偏')；

绘图(b*dt，a)

上面的代码是求自相关函数，画一个图。对于互相关函数，可以稍加修改，即[a，b]=xcorr(x，'无偏')；改成[a，b]=xcorr(x，y，'无偏')；去做吧。

2.实施流程:

在Matalb中，求解xcorr的过程实际上是利用傅里叶变换中的卷积定理进行的，即R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))，其中×代表乘法(注意:此公式仅代表形式计算，并非实际计算中使用的公式)。当然也可以直接用卷积来计算，但是结果会和xcorr不一样。其实两者既然有定理保证，结果一定是一样的，只是公式没用。下面是检查结果是否相同的代码:

dt = .1

t =[0:dt:100]；

x = 3 * sin(t)；

y = cos(3 * t)；

支线剧情(3，1，1)；

plot(t，x)；

支线剧情(3，1，2)；

plot(t，y)；

[a，b]=xcorr(x，y)；

支线剧情(3，1，3)；

plot(b*dt，a)；

YY = cos(3 * fliplr(t))；%或使用:YY = fliplr(y)；

z=conv(x，YY)；

暂停；

支线剧情(3，1，3)；

plot(b*dt，z，' r ')；

也就是说，xcorr中不使用缩放。

[c，lags]= xcorr(4200)是什么意思？ c定义为y4的自相关函数，200代表自相关函数时间т。plot(lags/fs，c)可用于绘制y4的自相关函数。

xcorr自相关函数C语言及xcorr函数公式介绍到此结束。不知道你有没有从中找到你需要的信息？如果你想了解更多这方面的内容，记得关注这个网站。

最后更新于 2023-09-12 13:00:14 并被添加「C语言 Xcorr 」标签，已有位童鞋阅读过。

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