数列卷积的运算法则？比如说求两个长度不等的序列x1=[1，2，3]；x2=[2，4，3，5]的卷积 长度为m的向量序列u和长度为n的向量序列v，卷积w的向量序列长度为(m+n-1)，当m≠n时，应以0补齐阶次低的向量的高位后进行计算w(1)=u(1)*v(1)w(2)=u(1)*v(2)+u(2)*v(1)w(3)=u(1)*v(3)+u(2)*v(2)+u(3)*v(1)…w(.
对两序列x(n)和y(n)，其线性相关定义是什么？ 其实线性相关的定义是针对向量而言的；两个序列在等长情况下，如果某一个乘以一个数可以完全等于另一个序列，即使相关。不相关的情况就是说，这两个向量的线性相加要想等于零向量，只能让每个向量前的系数都为0才行。
计算逆序数 135……（2n-1）24……（2n） 排列135.(2n-1)24.(2n)的逆序数是：(n-1)+(n-2)+…+2+1+0=n(n-1)/2。在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数，那么它们就称为一个逆序。
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。
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。
matlab中corrcoef函数如何使用？ 函数是数学里应用和难易度最多的，也是数学领域的一个突破。matlab中corrcoef函数的使用有：第一是，corrcoef（x，y）表示序列x和序列y的相关系数，得到的结果是一个2*2。
在matlab中互相关函数值和互相关系数是什么关系
两个长度为3的序列计算长度为4的圆周卷积怎么计算 x1=[1 0-1 2]，长度L1=4x2=[2 0 0 0 1]，长度L2=5首先是线性卷积，很简单，本质就是多项式乘法，结果是：[2 0-2 4 1 0-1 2]线性卷积的长度是L1+L2-1，此处就是8，要求7点圆周卷积，。
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 0.50000.5000 1.0000A=[1 2]；B=[5 3]；r=corrcoef(A，B)r=1.0000-1.00001.0000 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=0.5000-1.00001.0000 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。
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 。
