corr函数用法 求xcorr与corrcoef的区别？

求xcorr与corrcoef的区别？

以两个不同的信号（序列）为例，xcorr函数通过无反射的卷积来度量两个信号在不同位置的相似性。假设两个序列的长度分别为m和N，则得到长度为2×max（m，N）-1的序列。也就是说，当m和N不相等时，当执行xcorr时，短序列将首先被0扩展。corrcoef函数通过协方差矩阵度量两个信号在不同部分的相似性，计算公式为：C（1,2）/sqrt（C（1,1）*C（2,2）），其中C表示矩阵的协方差矩阵[F，g]，假设F和g是列向量（两个序列的长度必须相同才能参与运算），那么我们得到（我们感兴趣的部分）它是一个数字。以默认的a=corrcoef（F，g）为例，输出a是一个二维矩阵（对角线元素总是1）。我们感兴趣的F和G的相关系数存储在a（1,2）=a（2,1）上，其值介于[-1,1]之间。1表示最大正相关（例如，x=[123]，y=[579]），而-1表示最大负相关（例如，x=[123]，y=[1272]）。对于一般矩阵X，执行a=corrcoef（X）后，a中每个值的a行和B列反映了原始矩阵X中相应a列和B列的相似度（即相关系数）。

matlab中自相关函数xcorr？

自相关函数是用来描述随机信号X（T）值之间的相关度在任何两个不同的时间T1和T2。假设原函数为f（T），则自相关函数定义为R（U）=f（T）*f（-T），其中*表示卷积。

举个例子：

DT=。1

t=[0:DT:100

]x=cos（t）

][a，b]=xcorr（x，“unbiased”）

plot（b*DT，a）

上面的代码是计算自相关函数并绘制一个图，

MATLAB帮助xcorr解释C（m）=E[a（n，m）*conj（b（n））]=E[a（n）*conj（b（n-m））]，为自相关函数调用xcorr函数时，有一个scaleopt参数

r=xcorr（s，scaleopt）

scaleopt has

“biasted”-按1/m缩放原始互相关。

]“unbiasted”-按1/（m-abs（legs））缩放原始相关。

“coeff”-规范化序列，使零滞后时的自相关

相同为1.0。

“none”-不缩放（这是默认值）。

注意下面的测试：[S=[1 2 3

]r=xcorr（S），另一个是自动校正。但是对于向量x，只有xcorr（x）和autocorr（x），结果是非常不同的。除了xcorr得到的序列是一个中心对称的偶函数序列外，数值也不对应。阅读帮助，然后自己做实验，最后找到原因。首先，自相关是从序列中减去平均值后的自相关，最后，它被归一化。因为自相关本身是一个偶数函数，xcorr本身计算互相关，所以xcorr的最终结果是2*n-1，而autocorr只取从中心点n开始的以下n个序列，所以如果我们以向量x为例，x的长度是n，那么我们用autocorr（x，n-1）得到n个长度的结果。使用xcorr需要以下步骤：e=平均值（x）x2=x-ec=xcorr（x2）d=C./C（n）f=d（n:2*n-1）。另外，为了方便起见，这里只使用默认的call方法。两个函数的具体参数变化还需要看帮助的详细说明

这是计算相关度的结果。对于一般矩阵X，在a=corrcoef（X）之后，a中每个值的a行和B列反映了原矩阵X中相应a列和B列的相似度（即相关系数），计算公式为：C（1,2）/sqrt（C（1,1）*C（2,2）），其中C是矩阵[F，g]的协方差矩阵。假设f和G是列向量（这两个序列的长度必须相同才能参与运算），结果（我们感兴趣的部分）是一个数字。以默认的a=corrcoef（F，g）为例，输出a是一个二维矩阵（对角线元素总是1）。我们感兴趣的F和G的相关系数存储在a（1,2）=a（2,1）中，其值介于[-1,1]之间。1表示最大正相关性，-1表示绝对值的最大负相关性，gt> a=[1,2,3]B=[5,3,7]r=corrcoef（a，B）r=1.0000 0.5000 0.5000 1.0000> a=[1 2]B=[5 3]r=corrcoef（a，B）r=1.0000-1.0000-1.0000 1.0000%%1，这并不意味着二维向量必然是相关的。根据图中R与协方差矩阵的关系，cov（a，B）ans=0.5000-1.0000-1.0000%%%a和B，则R（1,2）=C（1,2）/（sqrt（C（1,1）*C（2,2）））=-1，sqrt表示平方根。

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