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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
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  • 这是用于求语音信号时域波形自相关函数代码,希望会有所帮助。
  • 如何查看matlab自带函数代码

    千次阅读 2019-04-20 10:52:08
    1、在命令窗口中输入:type 函数名(例如type rgb2gray等),就会在命令窗口出现该函数相关说明及源代码;2、在命令窗口中输入:open 函数名(例如open rgb2gray等),就会打开该函数的m文件;3、在命令窗口中输入...

    1、在命令窗口中输入:type 函数名(例如type rgb2gray等),就会在命令窗口出现该函数的相关说明及源代码;
    2、在命令窗口中输入:open 函数名(例如open rgb2gray等),就会打开该函数的m文件;
    3、在命令窗口中输入:edit函数名(例如edit rgb2gray等),同样会打开该函数的m文件;
    4、还有一种方法就是故意将原函数的参数类型或者个数写错,就会出现出错提示,点击提示出错处,也可以打开该函数的m文件;
    很多大型的函数都能获得源代码,但是MATLAB里面有一些built-in函数是看不到源代码的,sort就是其中之一。这些函数是预编译好的,运行效率非常好,比如像find、min、max等频繁用到的一些函数还有很多矩阵运算函数都是built-in函数。
    自带函数,用type+函数名。比如,type dwt2可以显示dwt2函数的代码

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    图像中通常采用自相关函数作为纹理测度

    自相关函数的定义为:

    调用自定义函数 zxcor()对砖墙面和大理石面纹理进行分析:

    自定义函数 zxcor():

    function [epsilon,eta,C] = zxcor( f,D,m,n )
    % 自相关函数zxcor(),f为读入的图像数据,D为偏移距离,[m,n]是图像的尺寸数据,返回图像相关函数C的值
    % epsilon和eta是自相关函数C的偏移变量
    for epsilon=1:D
        for eta=1:D
            temp = 0;
            fp = 0;
            for x=1:m
                for y=1:n
                    if(x+epsilon-1)>m | (y+eta-1)>n
                        f1=0;
                    else
                        f1 = f(x,y)*f(x+epsilon-1,y+eta-1);
                    end
                    temp = f1+temp;
                    fp = f(x,y)*f(x,y)+fp;
                end
            end
            f2(epsilon,eta)=temp;
            f3(epsilon,eta)=fp;
            C(epsilon,eta) = f2(epsilon,eta)/f3(epsilon,eta);
        end
    end
    epsilon = 0:(D-1);
    eta = 0:(D-1);
    end

    调用函数的测试代码如下:

    close all;clear all;clc;
    f11 = imread('zhuanqiang.jpg');
    f1 = rgb2gray(f11);
    f1 = double(f1);
    [m,n] = size(f1);
    D = 20;
    [epsilon1,eta1,C1]=zxcor(f1,D,m,n);
    f22 = imread('dalishi.jpg');
    f2 = rgb2gray(f22);
    f2 = double(f2);
    [m,n] = size(f2);
    [epsilon2,eta2,C2]=zxcor(f2,20,m,n);
    figure;
    subplot(121);imshow(f11);title('砖墙');
    subplot(122);imshow(f22);title('大理石');
    figure;
    subplot(121);mesh(epsilon1,eta1,C1);
    xlabel('epsilon');ylabel('eta');title('砖墙');
    subplot(122);mesh(epsilon2,eta2,C2);
    xlabel('epsilon');ylabel('eta');title('大理石');

    实验输出如下:

     

    可以看到,自相关函数随着 \varepsilon  和 \eta 的增加,砖墙的下降趋势比大理石的要快很多。可见砖墙表面的粗糙度更大。大理石面纹理的自相关函数下降幅度较小,说明其纹理表面相对光滑。

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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!

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