xcorr

的互相关函数。

库::`工程师`

语法

[参数:r]=xcorr([参数:x],[参数:y]) -回报互相关。互相关函数测量向量之间的相似性 [参数:x] 和向量的移位（延迟）副本 [参数:y] 作为延迟的函数。如果 [参数:x] 和 [参数:y] 它们有不同的长度。该函数将零添加到较短向量的末尾，使其具有与另一个相同的长度。

[参数:r]=xcorr(<参数:x>>) -返回自相关序列 [参数:x]. 如果 [参数:x] -矩阵，然后 [参数:r] 是一个矩阵，其列包含矩阵列的所有组合的自相关和互相关序列 [参数:x].

[参数:r]=xcorr(___,[参数:scaleopt]) -还分别设置互相关或自相关的归一化参数。任何参数值 [参数:scaleopt]，除 "没有" （默认情况下），要求 [参数:x] 和 [参数:y] 他们有相同的长度。

# x — 输入数组

+ 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

指定为向量、矩阵或多维数组的输入数组。如果 x 是多维数组，则函数 xcorr 它在所有维度的列中工作，并将每个自相关和互相关作为矩阵的列返回。

数据类型	`漂浮物32`, `漂浮64`</无翻译> 支持复数::是

# y — 输入数组

+ 向量资料

Details

指定为向量的输入数组。

数据类型	`漂浮物32`, `漂浮64`</无翻译> 支持复数::是

# maxlag — 最大滞后

+ 一个整数标量

Details

整数标量设置的最大滞后。如果论点是 马克斯拉格 集，返回的互相关序列范围从 -maxlag 以前 马克斯拉格. 如果论点是 马克斯拉格 未指定，滞后范围为，在哪里 -数值越大 [参数:x] 和 [参数:y].

数据类型	`漂浮物32`, `漂浮64`</无翻译>

# scaleopt — 规范化参数

+ "没有" （默认情况下）| '偏见' | "无偏见" | '归一化' | '科夫'

Details

使用下列方法之一指定的规范化参数:

# *r*是十字架— 相关或自相关函数

+ 向量资料 | 矩阵

Details

作为向量或矩阵返回的互相关或自相关函数。

如果 [参数:x] -矩阵尺寸然后 xcorr(x) 返回大小矩阵具有列的自相关和交叉关联 [参数:x]. 如果指定 [参数:maxlag] 然后 r 尺寸为 .

例如，如果 S 它有三列: ，则运算结果 R=xcorr（S） 它将被组织为

函数的结果 xcorr 它可以被解释为两个随机序列之间的相关性的估计或两个确定性信号之间的确定性相关性。

两个共同平稳随机过程的真互相关序列和由表达式定义

哪里，星号代表复共轭, -数学期望运算符。功能 xcorr 它只能评估序列，因为在实践中只有无限长度的随机过程的单个实现的有限段是可用的。

默认函数为 xcorr 计算不归一化的原始相关性:

输出向量 c 它具有由公式指定的元素

一般来说，相关函数需要归一化以获得准确的估计。您可以使用输入参数控制相关性的规范化 [参数:scaleopt].