matlab中计算互相关系数 块匹配不用MATLAB中的函数,两个矩阵互相关系数怎么求

matlab xcorr互相关系数计算，结果不在0-1之间 把观测放入两个列向量a，b用命令：>；>；corrcoef([a，b])结果非对角线上两个元素就是相关系数。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 。matlab关系和逻辑运算 B=[2 4；7 3]；C=(A>；B) C= 0 0 0 1 观察输出，可以发现，在关系比较时比较的对象（矩阵）的维度要一致，并且比较时取2个矩阵相同位置的元素比较，如果关系成立，则为逻辑1，。在matlab中互相关函数值和互相关系数是什么关系 1.Matlab中什么是互相关函数matlab中互相关函数是xcorr(x，y).x和y是输入信号。互相关函数值默认的互相关计算公式如下：（可以看出，对实信号来说，互相关函数值结果是对称的）2.Matlab中什么是互相关系数互相关系数是指归一化的互相关函数值。用法为：xcorr(x，y，'coeff')；'coeff'为归一化选项也即互相关系数的最大值为1.通常是Rxy（0）=1.计算公式如下：其中：Rxx和Ryy分别是信号x和y的自相关函数值。互相关系数例程如下：ww=randn(1000，1)；[c_ww，lags]=xcorr(ww，10，'coeff')；stem(lags，c_ww)运行结果为：从结果可以看出，互相关系数的最大值为1，并且在lag=0处。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。matlab怎么求相关系数 第一步我们首先需要知道matlab中求相关系数用到的是corrcoef函数，在命令行窗口中输入“help corrcoef”，可以看到corrcoef函数用法，如下图所示： 第三步输入corrcoef(a，b。利用matlab计算多个坐标点，可以互相连接的最短距离？ 这个问题一般是TSP问题，该回答来自工中号一匹大懒虫旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP问题是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。因此，任何能使该问题的求解得以简化的方法，都将受到高度的评价和关注。旅行推销员问题是图论中最著名的问题之一，即“已给一个n个点的完全图，每条边都有一个长度，求总长度最短的经过每个顶点正好一次的封闭回路”。Edmonds，Cook和Karp等人发现，这批难题有一个值得注意的性质，对其中一个问题存在有效算法时，每个问题都会有有效算法。[1]迄今为止，这类问题中没有一个找到有效算法。倾向于接受NP完全问题（NP-Complete或NPC）和NP难题（NP-Hard或NPH）不存在有效算法这一猜想，认为这类问题的大型实例不能用精确算法求解，必须寻求这类问题的有效的近似算法。此类问题中，经典的还有 子集和问题；Hamilton回路问题；最大团问题。块匹配不用MATLAB中的函数，两个矩阵互相关系数怎么求 %互相关函数，获取到输入块block1 在block2中相关最高的位置及对应的相关函数结果输入参数Block1：需要匹配的块，在Block2中检索与该快相似性最高的块；大小小于等于Block2Block2：大于等于Block1其中Block1与Block2的正中心重合，即Block1的位置在Block2的正中心lateralstep：互相关过程中，横向移动步进，单位为像素点的整数倍axialstep：互相关过程中，纵向移动步进，单位为像素点的整数倍halflateralnum：横向块移动次数的一半，负数向左，正数向右halfaxialnum：纵向块移动次数的一半，负数向上，正数向下输出参数x：在Block2中，与Block1最相似的块移动的横向距离，单位为像素点y：在Block2中，与Block1最相似的块移动的纵向距离，单位为像素点R12：Block1与Block2中最相似的块之间的互相关结果（复数）对Block2是有要求的，BLock2是Block1步进的偶数倍，即要保证Block1在Block2中的移动是对称的function[x y R12]=ZPP_CrossCorrelation(Block1，Block2，lateralstep，axialstep，halflateralnum，halfaxialnum)[m1 n1]=size(Block1)；[m2 n2]=size(Block2)；Ra=zeros(halfaxialnum*2+1，halflateralnum*2+1)；pro_data=Block1；for i=1：halfaxialnum*2+1。

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