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( R _ v! v0 P9 kSyntax2 i) |/ p) _0 J q: [0 M2 E
/ O; j$ B8 F- [7 C. F# _, G
r = xcorr(x,y) I5 q1 a d6 A7 E% S p$ ?
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1 g/ d7 d1 C' A" p
( W+ d9 e, e* e M) X, `* Sr = xcorr(___,maxlag)
/ a# }5 L0 E% n! }+ G- y4 F) ~. A) S0 ~
# \1 O" ~3 ^" L, Wr = xcorr(___,scaleopt)2 w5 V# h8 e2 g( t# n
& l6 t E8 D* C: {& B" O j
[r,lags] = xcorr(___)$ C! H$ ~. ~ B$ Y
) P. ^2 ~! R) B' |: Z0 U1 K
8 z5 K! j" J4 f- l; O
Description
3 w1 b1 x6 d0 |. ^7 a1 Z" f+ H1 e( l$ j. ~2 @
r = xcorr(x,y) 返回两个离散时间序列x和y的互相关。 互相关测量x和y的移位（滞后）副本之间的相似性作为滞后的函数。 如果x和y具有不同的长度，则函数在较短向量的末尾附加零，因此它具有与另一个相同的长度N.2 S# g4 ^1 r/ w$ b. g9 W# M
7 \2 o9 H& Q) Y1 f4 I6 ^" n# A
: O! M" M: l/ b c2 k
r = xcorr(x) 返回x的自相关序列。 如果x是矩阵，则r是矩阵，其列包含x列的所有组合的自相关和互相关序列。
7 \( u% K3 ?1 C5 Y) p: U# R% B2 _& S4 f3 i" I9 w4 S
r = xcorr(___,maxlag) 限制从-maxlag到maxlag的滞后范围。 此语法接受一个或两个输入序列。 maxlag默认为N - 1。/ v( ]3 H$ D) V& b5 \) ^5 u
: b! i1 Q5 \4 g9 j) u+ z, J& [4 _! I
r = xcorr(___,scaleopt)另外为互相关或自相关指定标准化选项。 除“无”（默认值）以外的任何选项都要求x和y具有相同的长度。% k* j3 S: ]# ~( `) [% m* i5 |+ R* ^
, I" Z1 x9 l* ?1 r
[r,lags] = xcorr（___）还返回一个向量，该向量具有计算相关性的滞后。
& l& W: @8 G( q0 k* [/ h/ I! ]
4 q8 C+ q1 @. [$ w. p7 W
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发表于 2020-6-29 10:57
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