Correlation
两个输入的互相关函数。
blockType: Correlation
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资料描述
座 *Correlation*计算维度的两个输入数组的互相关函数 沿着第一维度。 该计算可以在时域或频域中执行。
在时域中，块对第一输入信号进行卷积 与第二输入信号的时间反向复共轭 .
在频域中，要计算互相关，块:
-
执行两个输入信号的傅立叶变换 和 .
-
乘数 和 ，在哪里 -复杂的耦合。
-
计算乘积的傅立叶逆变换。
港口
输入
#
IN_1
—
第一个数据输入
向量资料 | 矩阵
Details
块接受具有实数或复数值的多通道和多维输入数据。 当一个或两个输入信号是复数时，输出信号也是复数。
| 数据类型 |
|
| 复数支持 |
是的 |
#
IN_2
—
第二数据输入
向量资料 | 矩阵
Details
块接受具有实数或复数值的多通道和多维输入数据。 当一个或两个输入信号是复数时，输出信号也是复数。
| 数据类型 |
|
| 复数支持 |
是的 |
输出
#
OUT_1
—
互相关输出信号
向量资料 | 矩阵
Details
两个输入信号的互相关输出。
当输入数据是多维数组时，块输出多维数组，其中除第一维外的所有维都与输入数组匹配。 例如:
*当输入信号 和 有尺寸 上 上 和 上 上 因此，块 *Correlation*输出大小数组 上 上 .
*当输入信号 和 有尺寸 上 和 上 ，块输出大小的矩阵 上 .
如果一个输入信号是列向量而另一个输入信号是多维数组，则块 *Correlation*计算向量与多维数组中每列的互相关。 例如:
*当输入信号为 表示长度的列向量 ，而 -大小矩阵 上 ，块输出大小的矩阵 上 .
*同样，当 和 它们是具有长度的列向量 和 因此，块执行矢量互相关。
| 数据类型 |
|
| 复数支持 |
是的 |
算法
时域中的计算
Details
输入信号可以是时域中的定点信号。
两个二维数组的相关
当输入数据为两个二维数组时, -输出数据的第列, ，包含以下元素:
哪里
* -复杂耦合;
* -输入矩阵 上 ;
* -输入矩阵 上 ;
* -矩阵 上 .
输入数据 和 如果它们在其可接受范围之外进行索引，则等于零。
列向量与二维数组的相关性_
当一个输入信号是列向量而另一个输入信号是二维阵列时，算法独立地将输入向量与二维阵列的每一列互相关。, -输出数据的第列 包含以下元素:
哪里
* -复杂耦合; * -输入矩阵 上 ; * -输入矩阵 上 ; * -矩阵 上 .
输入数据 和 如果它们在其可接受范围之外进行索引，则等于零。
两个列向量的相关
当输入数据为两列向量时, -输出数据的第列 包含以下元素:
哪里
* -复杂耦合; * -输入矩阵 上 . * -输入矩阵 上 ; * -矩阵 上 .
输入数据 和 如果它们在其可接受范围之外进行索引，则等于零。