Exponenta Banner

Взаимная корреляция с многоканальным входом

Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте три экспоненциальных последовательности с 11 выборками, данные 0.4n, 0.7n, и 0.999n, с n≥0. Используйте stem3, чтобы построить последовательности рядом.

N = 11;
n = (0:N-1)';

a = 0.4;
b = 0.7;
c = 0.999;

xabc = [a.^n b.^n c.^n];

stem3(n,1:3,xabc','filled')
ax = gca;
ax.YTick = 1:3;
view(37.5,30)

Вычислите автокорреляции и взаимные взаимные корреляции последовательностей. Выведите задержки, таким образом, вы не должны отслеживать их. Нормируйте результат, таким образом, автокорреляции имеют стоимость единицы в нулевой задержке.

[cr,lgs] = xcorr(xabc,'coeff');

for row = 1:3
    for col = 1:3
        nm = 3*(row-1)+col;
        subplot(3,3,nm)
        stem(lgs,cr(:,nm),'.')
        title(sprintf('c_{%d%d}',row,col))
        ylim([0 1])
    end
end

Ограничьте вычисление задержками между -5 и 5.

[cr,lgs] = xcorr(xabc,5,'coeff');

for row = 1:3
    for col = 1:3
        nm = 3*(row-1)+col;
        subplot(3,3,nm)
        stem(lgs,cr(:,nm),'.')
        title(sprintf('c_{%d%d}',row,col))
        ylim([0 1])
    end
end

Вычислите объективные оценки автокорреляций и взаимных взаимных корреляций. По умолчанию, задержки, запущенные между -(N-1) и N-1.

cu = xcorr(xabc,'unbiased');

for row = 1:3
    for col = 1:3
        nm = 3*(row-1)+col;
        subplot(3,3,nm)
        stem(-(N-1):(N-1),cu(:,nm),'.')
        title(sprintf('c_{%d%d}',row,col))
    end
end

Смотрите также

Функции

Документация Signal Processing Toolbox
Поддержка