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
两个长度不同的向量，如何在matlab中计算他们之间的互相关性 不需要两者长度相同呀，你是不是用行向量与列向量求互相关了，那是不行的.Header=[-1-1-1-1-1 1 1-1-1 1-1 1-1]x=randsrc(1，40)x(11：23)=HeaderxHxcov=xcorr(x，Header)；figurestem(xHxcov)
两个向量求互相关性，用Matlab画出图像后，应该如何分析？ 峰值最大表示在该处两个信号的相关性最强，所以相关系数的大小表示相关强度。你可以看一下x1和x2的自相关是怎样的情况，一般对于伪随机序列，自相关峰只有一个很大的值，即。
在matlab中互相关函数值和互相关系数是什么关系
matlab如何实现自相关函数 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.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.给个例子：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，matlab中查看帮助时，help xcorr 解释其意e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333264663632思是：C(m)=E[A(n+m)*conj(B(n))]=E[A(n)*conj(B(n-m))]；但是，在调用xcorr函数求自相关时，有 scaleopt参数r=xcorr(s，SCALEOPT)SCALEOPT有'biased'-scales the raw cross-correlation by 1/M.'unbiased'-scales the raw correlation by 1/(M-abs(lags)).'coeff'-normalizes the sequence so that the auto-correlationsat zero lag are identically 1.0.'none'-no scaling(this is the default).注意观察下面的测试：s=[1 2 3]r=xcorr(s)；r=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000当用r=xcorr(s，'unbiased')时就能得到r=3.0000 4.0000 4.6667 4.0000 3.0000
matlab的互相关函数xcorr()和numpy的互相关函数numpy.correlate()有啥区别，为啥运行时间差那么多？ 因为python与matlab是两种不同编程语言。python是一种动态的、面向对象的脚本语言，而matlab是面向对象的解释性语言。所以执行同样的函数python的运行速度要比matlab快。
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 clear clc G=127；序列长度 Generation of first m-sequence using generator polynomial[211] sd1=[0 0 0 0 0 0 1]；。
