如何使用python进行自相关模拟，并作图 一.首先说说自相关互相关概念 信号析概念别表示两间序列间同间序列任意两同刻取值间相关程度即互相关函数描述随机信号 x(t)，y(t)任意两同刻t一t二取值间相关程度自相关函数描述随机信号x(t)任意两同刻t一t二取值间相关 程度 自相关函数描述随机信号X(t)任意两同刻t一t二取值间相关程度；互相关函数给频域内两信号否相关判断指标两测点间信号互谱与各自自谱联系起能用确定输信号程度自输入信号修测量接入噪声源产误差非效.事实图象处理自相关互相关函数定义：设原函数f(t)则自相关函数定义R(u)=f(t)*f(-t)其*表示卷积；设两 函数别f(t)g(t)则互相关函数定义R(u)=f(t)*g(-t)反映两函数同相位置互相匹配程度 何matlab实现两相关并用图像显示呢 dt=.一；t=[0：dt：一00]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)面代码求自相关函数并作图于互相关函数稍微修改即[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；改[a，b]=xcorr(x，y，'unbiased')；便 二.实现程：Matalb求解xcorr程事实利用Fourier变换卷积定理进行即R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))其×表示乘注：公式仅表示形式计算并非实际计算所用公式直接采用卷积进行计算结与xcorr同事实两者既定 理保证结定相同没用公式已面检验两者结相同。
如何用matlab 实现自相关和互相关 1.首先说说自相关和互相关的概念。这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t)，y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效.事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即。
matlab怎么求相关系数 第一步我们首先需要知道matlab中求相关系数用到的是corrcoef函数，在命令行窗口中输入“help corrcoef”，可以看到corrcoef函数用法，如下图所示： 第三步输入corrcoef(a，b。
在matlab中互相关函数值和互相关系数是什么关系 1.Matlab中什么是互相关函数matlab中互相关函数是xcorr(x，y).x和y是输入信号。互相关函数值默认的互相关计算公式如下：（可以看出，对实信号来说，互相关函数值结果是对称的）2.Matlab中什么是互相关系数互相关系数是指归一化的互相关函数值。用法为：xcorr(x，y，'coeff')；'coeff'为归一化选项也即互相关系数的最大值为1.通常是Rxy（0）=1.计算公式如下：其中：Rxx和Ryy分别是信号x和y的自相关函数值。互相关系数例程如下：ww=randn(1000，1)；[c_ww，lags]=xcorr(ww，10，'coeff')；stem(lags，c_ww)运行结果为：从结果可以看出，互相关系数的最大值为1，并且在lag=0处。
卡尔曼滤波器是如何运用于多传感器融合的？ 我目前认为的卡尔曼滤波器是这样的：1.设置状态转移矩阵2.[预测]通过 t-1 时的状态预测 t 时的状态3.[更…
matlab xcorr互相关系数计算，结果不在0-1之间 统计学中，两个向量的互相关用来表示两个随机矢量X和Y之间的协方差，结果是一个矩阵（元素取值在0-1之间），可以用corrcoef函数计算。在信号处理领域中，互相关是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，类似于两个函数的卷积。可使用xcorr函数计算，得到的结果是一个序列（cross-correlation sequence），但该函数带'coeff'参数的含义并不是把结果范围限制在0-1之内，而只是让结果序列中特定的值为1（normalizes the sequence so that the auto-correlations at zero lag are identically 1.0），具体处理分几种情况，有关的代码如下：if~autoFlag，xcorr(x，y)Compute autocorrelations at zero lagcxx0=sum(abs(x).^2)；cyy0=sum(abs(varargin{1}).^2)；scale=sqrt(cxx0*cyy0)；c=c./scale；elseif~xIsMatrix，Autocorrelation case，simply normalize by c[0]c=c./c(maxlag+1)；elseCompute the indices corresponding to the columns for whichwe have autocorrelations(e.g.if c=n by 9，the autocorrelationsare at columns[1，5，9]the other 。
如何利用matlab求相关系数？ 1、第一步我们首知先需要知道matlab中求相关系数用到的是corrcoef函数，在命令行窗口中输入“help corrcoef”，可以看到corrcoef函数用法，2、第二步在命令行窗口中输入a=[1 3 6 7 8 16]，b=[2 4 7 9 15 19]，创建两个矩阵，求两个矩阵的相关道系数，3、第三步输入corrcoef(a，b)，按回车键，可以看到两个矩阵的相关系数是 0.9454，呈回高度相关，4、第四步输入corrcoef(a)，可以求a矩阵的相关系数，如果a矩阵是答个多维矩阵，可以通过corrcoef(a(：，1)，a(：，2))求每一列的相关系数，5、第五步按回车键之后，可以a矩阵自身的相关系数为1，这里需要注意的是相关系数0.00-±0.3是微相关，±0.30-±0.50是实相关，±0.50-±0.80是显著相关，±0.80-±1.00是高度相关，
实证研究结果讨论 4.5.3.1 基本统计分析令POt，PEt分别表示第t日WTI国际原油价格和欧元对美元汇率价格，其统计特征如表4.23所示。不难发现，首先，两个价格（汇率也可以看做一种相对价格）序列都是非正态分布的；其次，两个价格序列都存在显著的自相关性和异方差性，因此存在显著的波动集聚性。还有，ADF检验结果表明，在5%的显著性水平下，两个价格序列都是非平稳序列，但都是一阶单整序列。从两者的标准差也可以发现，总体而言油价波动的风险比汇率波动风险要大。表4.23 国际油价和美元汇率序列的基本统计特征4.5.3.2 均值溢出效应检验（1）协整性分析为了利用长期弹性的概念，我们先对两个价格序列取自然对数，得到两个新的变量1n_PO和1n_PE。由于国际油价和美元汇率序列取自然对数后仍然均是一阶单整序列检验结果表明，取自然对数以后，两个价格序列仍然是一阶单整的，符合应用协整理论的基本要求。具体统计检验结果可向作者索要。根据协整理论，建立回归方程如下：国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术式中：括号内为相应变量的t统计量值；表示在1%的显著性水平下显著。采用ADF方法检验回归方程残差项εt的平稳性，结果发现，残差序列在1%的显著性水平下是显著。
光电信息科学与工程要转专业吗？ 最近浏览了一些有关此专业的信息，很多人都说这个专业很坑，建议转专业。很迷茫。
复数向量的互相关系数 复数域它有什么具体含义么？实数域表示信号相关程度似乎更合理，没有人讨论复数是不是根本就不合理呢？从公式上看，似乎和实数、复数无关，也许你可以用同样公式
