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  • matlab自相关函数

    2011-11-05 19:35:37
    音频检索或语音识别领域,自相关函数帧基音提取方法,matlab自相关函数编写代码
  • MATLAB自相关函数

    热门讨论 2010-03-19 15:13:09
    一个运用MATLAB自相关的实例,很实际,一看就会
  • 自相关函数和互相关函数的matlab 计算和作图 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...
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  • 在帮助文件中提到If nSTDs = [] or is unspecified, the default is 2 (that is, approximate 95 percent confidence interval).为什么nSTDs=2,confidence interval=95%?因为序列被假定为正态分布吗?...

    在帮助文件中提到

    If nSTDs = [] or is unspecified, the default is 2 (that is, approximate 95 percent confidence interval).

    为什么nSTDs=2,confidence interval=95%?因为序列被假定为正态分布吗?

    那为什么在帮助的例1中,bounds=(-0.0899,0.0899)?不应该是(-1.96,1.96)??

    randn('state', 0)             % Start from a known state.

    x = randn(1000, 1);           % 1000 Gaussian deviates ~ N(0, 1).

    y = filter([1 -1 1], 1, x);   % Create an MA(2) process.

    autocorr(y, [], 2)            % Use the same example, but plot the ACF

    % sequence with confidence bounds.

    Bounds

    Bounds =

    0.0899

    -0.0899

    展开全文
  • Use the autocorrelation function on segments of the signal (windowsize: 100ms) and compute the fundamental frequency. Use a max_time_lag of 100ms in the autocorrelation function and a window shift of ...
  • 功能:计算并描绘时间序列的自相关函数 格式: autocorr(Series,nLags,M,nSTDs) % 计算并绘制单变量随机时间序列的样本ACF及置信区间,如果不想绘制置信区间,则设置nSTDs=0 [ACF,lags,bounds] = autocorr...

    autocorr

    功能:计算并描绘时间序列的自相关函数

    格式:

    autocorr(Series,nLags,M,nSTDs) % 计算并绘制单变量随机时间序列的样本ACF及置信区间,如果不想绘制置信区间,则设置nSTDs=0
    [ACF,lags,bounds] = autocorr(Series,nLags,M,nSTDs) % 计算并返回ACF

    说明:

    Series--时间序列

    nLags--延迟,当nLags=[]或缺省时,计算ACF时在延迟点0、1、2、。。。、T处,T=min([20 length(Series-1)])

    M--非负整数,表示在多大延迟时理论ACF为0.autocorr假设序列为MA(M),并且使用Bartlett估计方法来计算大于M的延迟的标准误差。如果M=[]或缺省,则为0,函数假设序列为高斯白噪声。

    nSTDs--样本ACF估计误差的标准差。

    ACF--样本自相关函数

    Lags--与ACF(0,1,2,。。。,nLags)相对应的延迟

    Bounds--置信区间的近似上下限,假设序列为MA(M)过程。

    rng('default')                % make output reproducible使结果可复现
    x = randn(1000, 1);           % 1000 Gaussian deviates ~ N(0, 1).
    y = filter([1 -1 1], 1, x);   % Create an MA(2) process.创建MA(2)过程

    [ACF, lags, bounds] = autocorr(y, [], 2)  % Compute the ACF with 95 percent confidence.就算95%置信度下的相关系数

    autocorr(y, [], 2)            % 绘制结果


    可以看到在延迟在2以后不再显著,说面这可能是一个MA(2)过程。

    Note:此函数在判断MA过程时常用。



    crosscorr

    功能:计算并描绘两时间序列的互相关函数

    格式:

    crosscorr(Series1,Series2,nLags,nSTDs)

    [ACF,lags,bounds] = crosscorr(Series1,Series2,nLags,nSTDs)

    说明:

    参数具体说明同autocorr函数

    % 创建100个高斯分布的元素的时间序列

    rng('default')                % make output reproducible
    x = randn(100, 1);       % 100 Gaussian deviates, N(0, 1)

    % 创建上面序列的延迟副本

    y = lagmatrix(x, 4);    % Delay it by 4 samples

    y(isnan(y)) = 0;

    % 计算XCF互相关函数

    [XCF, Lags, Bounds] = crosscorr(x, y);

    crosscorr(x, y)

    image

    可以看到延迟在4处很显著。

    Note:在信号处理中经常要研究两个信号的相似性,或研究一个信号经过一段延迟后与自身的相似性,以实现信号的检测、识别与提取等。相关函数是描述随机信号的重要统计量,有着广泛的用途,例如噪声中信号的检测、信号中隐含周期性的检测、信号相关性的检测、信号时延长度的测量等。


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  • 使用Matlab内置函数circshift计算输入向量的自相关函数,所以非常快。 autocorr(x):计算普通的自相关函数。 autocorr_circular(x):计算循环自相关函数autocorr_fft(x):使用FFT计算循环自相关函数,结果应与...
  • Matlab 自相关检测 :自相关函数xcorr

    万次阅读 2015-07-29 10:27:08
     最近因为工作的关系需要使用matlab作为数据统计的工具,其中一个关键是使用其自相关函数获得数据的估计。自己只在本科时候马马虎虎地学习了一点matlab,这次仗着有C/C++的基础迅速地过了一遍自己需要的matlab的...

    原文:http://blog.chinaunix.net/uid-26275986-id-4342906.html


      最近因为工作的关系需要使用matlab作为数据统计的工具,其中一个关键是使用其自相关函数获得数据的估计。自己只在本科时候马马虎虎地学习了一点matlab,这次仗着有C/C++的基础迅速地过了一遍自己需要的matlab的语法,原来这门语言很像脚本啊,同Python一样都是弱类型的,语法也不严格。了解了语法大概后,立刻在Help?文档中查找xcorr函数,其介绍如下:

         看上去语法也不难,直接运算不就好了么?可是运算出来的结果自己却搞不懂,因为自己没有多少统计的知识,于是又去巴拉数学的材料,想去搞明白xcorr函数的原理或公式。最后还是去matlab论坛找到了自己想找的答案,这里就来分析下matlab的互相关函数xcorr。
         matlab中的参数都是以数组的形式存储的,标量可以看作是一维数组。我们采用序列x = [1, 3, 5]作为实验对象,经过xcorr()函数运算,分析结果:
    1. xcorr()

    点击(此处)折叠或打开

    1. >> x = [1 3 5]

    2. =

    3.      1 3 5

    4. >> [a,b] = xcorr(x)

    5. =

    6.      5 18 35 18 5


    7. =

    8.     --1 0 1 2

    9. >>
          也许你对这个结果感到困惑,不急,待我慢慢道来。计算时先进行b的计算,用序列x中的元素的序号互相做减法,可以得到的所有值的可能集合,按照从小到大顺序排列后就得到了b;然后分别根据序号的“差”的情况计算序列a:
         当b(1)=-2时,只有数据(1, 5)作差可以得到,即序号1和序号3的差,因此计算a(1)=1*5=5;
         当b(2)=-1时,涉及到了序号对应的(3, 1)和序号(5, 3),所以计算a(2)=3*1+5*3=18;
         当b(3)=0时,涉及到了序号对应的(1, 1), (3, 3)和(5, 5),因此计算a(3)=1*1+3*3+5*5=35;
         当b(4)=1时,涉及到了序号对应的(3, 1)和(5, 3),计算a(4)=3*1+5*3=18;
         当b(5)=2时,涉及到了序号对应的(5, 1)(后面的数据的序号减去前面数据的序号正好为2),计算a(5)=5*1=5

    2. xcorr(x, 'unbiased')
         参数'unbiased'的作用在于基于缺省参数时的计算结果,每个组的计算再除上该组的序号组数,比如b(1)时组数为1,记为N=1,则a(1)=1*5/N=5;b(2)时就是a(2)=18/N=18/2=9;类似等等;

    点击(此处)折叠或打开

    1. >> [a, b] = xcorr(x, 'unbiased')

    2. =

    3.     5.0000 9.0000 11.6667 9.0000 5.0000


    4. =

    5.     --1 0 1 2

    6. >>
    3. xcorr(x, 'biased')
         参数'biased'的作用在于缺省参数的基础上除以序列x的长度,即a(1)=5/3;比如:

    点击(此处)折叠或打开

    1. >> [a, b] = xcorr(x, 'biased')

    2. =

    3.     1.6667 6.0000 11.6667 6.0000 1.6667


    4. =

    5.     --1 0 1 2

    6. >>
    4. xcorr(x, 'coeff')
         此时用于求序列x的自相关序列,其结果是针对'biased'的情况进行归一化,使得b=0时即中间的值a(3)=1,因此a(1)=5/11.6667,所有的分组数据在'biased'基础上都通过11.6667归一运算:

    点击(此处)折叠或打开

    1. >> [a, b] = xcorr(x, 'coeff')

    2. =

    3.     0.1429 0.5143 1.0000 0.5143 0.1429


    4. =

    5.     --1 0 1 2

    6. >>

          由于xcorr多用于工程上针对时间信号采样,但是计算时将采集到的数据一起送给matlab,因此matlab本身并不知道时间间隔,我们可以使用dt=0.1, t=b*dt,plot(t, a)进行作图,前半部分是超前,后半部分是滞后,如:


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  • 通信原理MATLAB相关函数的用途及部分实现MATLAB自相关函数介绍MATLAB功能代码实现总结 MATLAB自相关函数介绍 Matlab提供了计算互相关和自相关的函数xcorr函数 1.使用方法 c = xcorr(x,y) c = xcorr(x) c = xcorr(x,y...

    通信原理MATLAB相关函数的用途及部分实现

    MATLAB自相关函数介绍

    Matlab提供了计算互相关和自相关的函数xcorr函数
    1.使用方法

    c = xcorr(x,y)
    c = xcorr(x)
    c = xcorr(x,y,‘option’)
    c = xcorr(x,‘option’)
    c = xcorr(x,y,maxlags)
    c = xcorr(x,maxlags)
    c =
    xcorr(x,y,maxlags,‘option’)
    c =
    xcorr(x,maxlags,‘option’)
    [c,lags] = xcorr(…)
    其中option为:
    "biased"为有偏的互相关函数估计;
    "unbiased"为无偏的互相关函数估计;
    "coeff"为0延时的正规化序列的自相关计算;
    "none"为原始的互相关计算
    2.特别的:
    c=
    xcorr(x,‘option’)特指以上某个选项的自相关估计。
    c = xcorr(x,y,maxlags)
    返回一个延迟范围在[-maxlags,maxlags]的互相关函数序列,输出c的程度为2maxlags+1.
    c = xcorr(x,maxlags)
    返回一个延迟范围在[-maxlags,maxlags]的自相关函数序列,输出c的程度为2maxlags+1.
    c = xcorr(x,y,maxlags,‘option’)
    同时指定maxlags和option的互相关计算.
    c = xcorr(x,maxlags,‘option’)
    同时指定maxlags和option的自相关计算.
    此部分转自
    https://blog.csdn.net/lvsehaiyang1993/article/details/82913443?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.add_param_isCf

    MATLAB功能代码实现

    t=0:0.1:100;
    noise=rand(1,1001);
    input=sin(pit);
    output=sin(pi
    t)+oise;%添加大噪声
    plot(output);
    在这里插入图片描述

    可以看到噪声信号已经淹没了输入信号

    [x y]=xcorr(input,output,‘coeff’);%计算互相关性,存至数组
    plot(y,x);%绘制互相关运算结果
    图二
    这里得到了输出信号和输入信号的自相关函数,方便起见,假设此系统输入输出相等
    [X Y]=xcorr(input,input,‘coeff’);%计算输入信号自相关函数
    plot(Y,X);%绘制自相关运算结果
    图三
    可以看到这个是标准的自相关函数求解结果
    [a b]=xcorr(input,noise,‘coeff’);%计算输入与噪声互相关的结果
    plot(b,a);%绘制互相关运算结果
    图四
    可以看到经过一个互相关器运算,得到的增益是很小的,系统可以判断出两个信号相关性很差

    试着继续加大噪声增益
    output=sin(pit)+4noise;%添加大噪声
    plot(output);
    [x y]=xcorr(input,output,‘coeff’);%计算互相关性,存至数组
    plot(y,x);%绘制互相关运算结果
    图五
    可以看见随着噪声比例的增加,输出经过互相关器之后的运算结果有了明显的衰减

    总结

    通过相关运算可以很好的甄别有用信号,或者是延时信号,如果发现互相关结果出现明显衰减(本例均采用归一化手段了),就要注意对有用信号提供一定增益了,因为噪声以白噪声居多,频率含量丰富,有用信号也许就难以通过相关或者FFT手段提取了。

    作者功力有限,字句、原理描述难免出现纰漏,若各位看官发现还请予以指正!

    展开全文
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  • 课上关于白噪声的自相关函数matlab实现
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