Перекрестная корреляция с многоканальным входом
Сгенерируйте три экспоненциальные последовательности с 11 выборками, заданные как , , и , с . Использование stem3 для построения графиков последовательностей один за другим.
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 перекрестные корреляции последовательностей. Вывод лагов, чтобы вы не должны отслеживать их. Нормализуйте результат, чтобы автокорреляции имели единичное значение при 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 расчет лагами между и .
[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
Вычисление объективных оценок автокорреляций и взаимных перекрестных корреляций. По умолчанию лаги выполняются между и .
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
