m序列的互相关性

怎么用Matlab仿真m序列的自相关函数 自相关函数和互相关函数的matlab计算和作图 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。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，即把[a,b]=xcorr(x,'unbiased');改为[a,b]... m序列和M序列有什么区别? m是线形序列,优点是容易产生,自相关特性好,且是伪随机的.但是可供使用的跳频图案少,互相关特性不理想,又因它采用的是线性反馈逻辑,就容易被敌人破译码的序列,即保密性、抗... m序列扩频数字调制系统和m序列发生器的区别 m是线形序列,优点是容易产生，自相关特性好，且copy是伪随机的。但是可供使用的跳频图案少，互相关特性不理想，又因它采用的是线性反馈逻辑，就容易被敌人破译码的序列，即保密性、抗截获性差。由于这些原因，在跳频系统中不采用m序列作为跳频指令码。M序列是非线性序列，可用百的跳频图案很多，跳频图案的密钥量也大，并有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。其缺点是硬件产生时度设备较复杂。 什么M序列，有什么优点，前景？ M序列是非线性序列，可用的跳频图案很多，跳频图案的密钥量也大，并有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。其缺点是硬件产生时设备较复杂。... 扩频码都有哪几种,一般具有什么特征 建议你看看通信类教材 讲扩频通信的书很多 扩频码又叫伪随机序列 是具有良好自相关性和弱互相关的序列 伪随机序列有很多种如m序列 M序列 Gold序列等等 cdma中的地址码是... 统计学中自相关性是什么意思 如题,统计学中自相关性是什么概念,最好能用通俗易懂一点儿的说法来描述一下,以帮助理解.大家帮帮忙,十分感谢 大家帮忙,谢谢 统计学专业 魅力NO.83·12 精选回答 0 人打榜 ... matlab求分别求下面两个m序列的自相关和互相关 用xcorr函数或者corr函数就可以求出 pn码是什么？ PN：Production Number，生产编号；SN：Serial Number，产品序列号。大部分情况下两者是一致的，或者只标其中一个即可。如果标了两个，那么PN是生产工厂使用的编码，而SN是厂商的编码，两个不太一样，因为同一个厂商的同规格同参数产品有可能是由两个或两个以上的具体生产厂家共同生产的，此时PN可能会重复(一般不可能，因为生产厂代码会有所区别)，但SN是肯定不会重复的。 m序列与Gold码的互相关性比较 m序列与Gold码的 这个你还是多看资料 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...

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