两个向量求互相关性,用Matlab画出图像后,应该如何分析?
来源:学生作业帮 编辑:搜搜做题作业网作业帮 分类:综合作业 时间:2024/07/11 18:42:20
两个向量求互相关性,用Matlab画出图像后,应该如何分析?
在matlab中,用xcorr()函数求两个向量x1与x2的互相关性,可画出一个相关性图像,如下图所示.对于此图像应该如何分析,还望各路大神指教.小弟只知道有峰值的位置表示在此处有互相关性,可是峰值很多的情况呢,如何评价互相关性的程度呢?因为x1与x2的长度不同,不能用corrcoef()函数直接求相关系数,所以求教如何利用这种图像分析,
![](http://img.wesiedu.com/upload/5/93/59373d72b4fa7d441cf5942442f7d553.jpg)
在matlab中,用xcorr()函数求两个向量x1与x2的互相关性,可画出一个相关性图像,如下图所示.对于此图像应该如何分析,还望各路大神指教.小弟只知道有峰值的位置表示在此处有互相关性,可是峰值很多的情况呢,如何评价互相关性的程度呢?因为x1与x2的长度不同,不能用corrcoef()函数直接求相关系数,所以求教如何利用这种图像分析,
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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,即当序列移位至和自身完全相同时才得到最大峰,其他情况基本接近于0.
评价两个信号间的相关程度,可以用互相关的峰值 与自相关峰值作简单的比较,判定它们的相关程度.如果相关性很差,应该互相关的峰值远小于自相关峰值.
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,即当序列移位至和自身完全相同时才得到最大峰,其他情况基本接近于0.
评价两个信号间的相关程度,可以用互相关的峰值 与自相关峰值作简单的比较,判定它们的相关程度.如果相关性很差,应该互相关的峰值远小于自相关峰值.
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