matlab对两路离散信号做互相关，互相关系数图横坐标代表什么含义 你的相关系数矩阵是怎么定义的啊，本来就是这样的啊。2*2，主对角线是1，是自己和自己的相关系数，另外的一个是两个的相关系数。你的相关系数矩阵是怎么定义的啊，本来就是这样的。
有一组数据，其中两个自变量、一个因变量，用MATLAB求函数关系。 用机器学习中的copy 支持向量机 之类的应该2113可以吧？5261 好像搜索4102 一下 支持向量机 和 函数拟合，有很1653多结果。你参考一下，我也不知道多元的行不行。以前机器学习课，那些逻辑回归 SVM，通过大量数据训练来得到一个最适合的函数，不过都是一元的。你可以找一下这方面的资料看看
块匹配不用MATLAB中的函数，两个矩阵互相关系数怎么求 用夹逼定理求解。1≤i≤n时，n^2+6n+5≤n^2+6n+5i≤n^2+6n+5n，∴i/[n^2+6n+5n)≤i/(n^2+6n+5i)≤i/(n^2+6n+5)，对其。
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。
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。
