matlab中corrcoef函数如何使用？ 算两个序列的互相关系数

对两序列x(n)和y(n)，其线性相关定义是什么？ 数 学 三考试科目 微积分、线性代数、概率论与数理统计试 卷 结 构（－）总分 试卷满分为150分（二）内容比例 微积分约56％线性代数约22％概率论与数理统计约22％（三）题型比例 填空题与选择题约45％解答题（包括证明题）约55％注：考试时间为 180分钟微 积 分一、函数、极限、连续考试内容函数的概念及表示法 函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性复合函数、隐函数、反函数、分段函数和隐函数 基本初等函数的性质及图形 初等函数 函数关系的建立数列极限与函数极限的定义及其性质 函数的左极限和右极限 无穷小量和无穷大量的概念及关系 无穷小量的性质及无穷小量的比较 极限的四则运算 极限存在的两个准则：单调有界准则和夹逼准则 两个重要极限：函数连续的概念 函数间断点的类型 初等函数的连续性 闭区间上连续函数的性质考试要求1．理解函数的概念，掌握函数的表示法，会建立应用问题的函数关系.2．了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性.3．理解复合函数及分段函数的概念，了解反函数及隐函数的概念.4．掌握基本初等函数的性质及其图形，理解初等函数的概念.5．了解数列极限和函数极限（包括左、右极限）的概念.6．了解极限的性质与。想用MATLAB中的corrcoef函数求两个向量的相关系数？ 这是求相关度的结果，对于一般的矩阵X，执行A=corrcoef(X)后，A中每个值的所在行a和列b，反应的是原矩阵X中相应的第a个列向量和第b个列向量的相似程度（即相关系数）。计算公式是：C(1，2)/SQRT(C(1，1)*C(2，2))，其中C表示矩阵[f，g]的协方差矩阵，假设f和g都是列向量（这两个序列的长度必须一样才能参与运算），则得到的（我们感兴趣的部分）是一个数。以默认的A=corrcoef(f，g)为例，输出A是一个二维矩阵（对角元恒为1），我们感兴趣的f和g的相关系数就存放在A(1，2)=A(2，1)上，其值在[-1，1]之间，1表示最大的正相关，-1表示绝对值最大的负相关>；>；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是算出来的，不是说二维向量就一定相关，根据图中r和协方差矩阵的关系cov(A，B)ans=0.5000-1.0000-1.0000 2.0000%A和B的协方差矩阵，那么R（1，2）=C（1，2）/(sqrt（C（1，1）*C（2，2））)=-1，sqrt为开方的意思。关于用matlab怎么分析两个离散序列相关性，是相关函数还是互功率谱？ 互相关函数就可以，不过你用的这个函数是在频域的相关性，但貌似你在做金融分析？corrcoef函数可能更合适吧。统计学计算题 发展速度是增长速度+105年，增量30，那么发展速度是283/253*100%，增长速度是发展速度-100%，金额自己算06年，发展速度是1.167，那么 总产值是283*1.167，增量是283*0.167 增长速度 16.7%07年的以06年总产值为基数，08年的以07年总产值为基数，按照刚才的方法去推即可。如何求序列的自相关系数和互相关系数 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，即把。两个时间序列的相关系数能否反映它们之间的相似性？ 从概念上说基本可以.在应用学科里，分析相关系数，是很普遍的做法.举个例子：很多金融分析，就通过做两支股票价格波动（实际上是两个时间序列）的相关，来判断他们之间的关系，这个做法在行业里非常普遍，比如基金经理，就.

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