我正在使用该功能
in = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13];
lag = 8;
out = xcorr(in, lag)
它产生输出：
out = [175,000000000000, 238,000000000000, 308, 384, 465, 550, 638, 728, 819, 728, 638, 550, 465, 384, 308, 238, 175,000000000000];
我不明白如何从 Matlabs 文档中获取这些值。有什么公式可以用来做这个吗？
【问题讨论】：
在一般的matlab文档中，将公式放在名为More about的一章中，查看这一章以了解matlab实现了哪些公式。 这是 xcorr 函数的 More about 章节的链接。 https://it.mathworks.com/help/signal/ref/xcorr.html#bubr0h6
为了更清楚，请查看以下代码：
in = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13];
lag = 8;
N = length(in);
correlation = zeros(2*lag,1);
for m = -8:8
correlation(m+8+1) = sum(in.*[zeros(1,abs(m)) in(1:N-abs(m))]);
end
其中sum(in.*[zeros(1,abs(m)) in(1:N-abs(m))]); 计算in 及其移位版本之间的乘积之和。要计算 in 的移位版本，只需用零填充前 m 个元素，并且 N-m 元素是 in(1:N-m)。我使用了 abs 因为滞后 m 是负数或正数。
尝试代码并打印 [zeros(1,abs(m)) in(1:N-abs(m))] 以获得 m 的各种值，以更好地了解向量的移位版本的外观。
对于家庭作业：为什么我们使用[zeros(1,abs(m)) in(1:N-abs(m))] 而不是[zeros(1,abs(m)) in(1:N)]？
P.s 在这种情况下，您正在计算自相关，因此 y 向量是 x。
有关该理论的更多详细信息，请查看参考一章以查看 matlab 参考了哪些书籍。
【讨论】：