首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

比如实现如下的移位操作: y(n)=x(n−k) function [y, n] = sigshift(x, m, k) n = m + k; y = x; 本身任意一个 matlab 序列本质上都是一维数组,也可能视为某种程度上的一元函数,离散的,但这个所谓的一元离散函数,其实建立的是 index 和 value 之间的关系,而且这个 index 是确定的,从 1, 2, 3 - 等正整数序列. 所以如果想要维护其中的时序信息,需要附带一个额外的变量信息.

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

matlab 功率谱分析 1.直接法:直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计.Matlab代码示例:clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nf

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

1 ARMA时间序列机器特性 下面介绍一种重要的平稳时间序列——ARMA时间序列. ARMA时间序列分为三种: AR模型,auto regressiv model MA模型,moving average model ARMA模型,auto regressive moving average model 可证ARMA时间序列具有遍历性,因此可以通过它的一个样本估计自协方差函数及自相关函数. 2 ARMA.AR.MA模型的基础知识(略) 3 例:随机模拟下列序列,样本容量10000,其中样本符合均值

对于眼图测试.误码率和抖动容限测试,最常用的测试码是PRBS,主要有PRBS7.PRBS15.PRBS23和PRBS31.本文主要解释了PRBS的定义,生成方法以及简单应用. PRBS定义 二进制序列指的是,a0, ..... , aN-1的N bit的序列,其中 aj∈{0,1},j=0, 1, ..., N-1. 一个二进制序列中,包含m=∑aj个1, 以及N-M个0. 如果一个二进制序列的自相关函数 只有两个值 且 将这个二进制序列称为伪随机二进制序列pseudo-random binar

目录 ${\rm ARIMA}$ 模型 滞后算子 ${\rm MA}(q)$ 模型 ${\rm MA}(1)$ 模型 ${\rm MA}(q)$ 模型 ${\rm AR}(p)$ 模型 ${\rm AR}(1)$ 模型 ${\rm AR}(p)$ 模型 ${\rm ARMA}(p,,q)$ 模型 ${\rm ARMA}(1,,1)$ 模型 ${\rm ARMA}(p,,q)$ 模型 模型的选择 弱相依时间序列 ${\rm ARIMA}(p,,d,,q)$ 模型 \({\rm ARIMA}\) 模

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

伪随机编码中较常用的是m序列,它是线性反馈移位寄存器序列的一种,其特点是在相同寄存器级数的情况下输出序列周期最长.线性反馈移位寄存器的工作原理是,给定所有寄存器一个初始值,当移位脉冲到来时,将最后一级寄存器的值输出,同时将第 i级的寄存器内容存储到第 i+1 级中,此外将每一级的寄存器输出按照一定的线性运算规则计算出一个值,并将该值存入第一级寄存器中.随着移位脉冲的累加,线性反馈移位寄存器的输出可以组成一个序列,称之为移位寄存器序列[71]. 图3.5 线性反馈移位寄存器 MATLAB生成M序列

同一个序列 重复N倍 怎么用matlab实现 可以使用repmat函数 repmat(A, 1, 3) 其中A即为复制的矩阵,1为纵向复制的次数,3即为横向复制的次数.

实验环境为matlab2013b 1.首先编写一个mseq.m文件,内容为: function[mseq]=m_sequence(fbconnection)  n=length(fbconnection);  N=2^n-1;   register=[zeros(1,n-1) 1];  %移位寄存器的初始状态  mseq(1)=register(n);        %m序列的第一个输出码元  for i=2:N       newregister(1)=mod(sum(fbconnection

数字信号处理应用的几个基本序列: 1 单位样本序列 function mainImseq() clc clear disp('生成抽样序列'); y=imseq(,,); %调用样本函数,此时序列下标以1开头(~5之间5个数,下标为1的抽样值为1) %子函数imseq:抽样函数 function [x,n]=imseq(n0,n1,n2) n=[n1:n2]; x=[(n-n0) == ] 2 单位阶越序列 产生u(n) function mainImseq() clc clear disp('

将图片序列转化为视频文件 程序如下: framesPath = 'E:\img\';%图像序列所在路径,同时要保证图像大小相同 videoName = 'Bolt.avi';%表示将要创建的视频文件的名字 fps = 25; %帧率 startFrame = 1; %从哪一帧开始 endFrame = 350; %哪一帧结束 if(exist('videoName','file')) delete videoName.avi end %生成视频的参数设定 aviobj=VideoWriter(v

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 =

clc; clear all; close all; M=;% 维度,几个参数 nPop=; VarMin=[0.6, 0.10, 0.002, 0.02, 0.17, 0.0, 0.17, 0.0, 0.0];%各个参数下限 VarMax=[2.0, 0.49, 0.05, 0.30, 2.6, 0.0, 1.30, 0.99, 5.0];%各个参数上限 p = sobolset(M); % R=p(:nPop,:);% 我只用前nPop个 R=[]; :nPop r=p(i,:); r=Va

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

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