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Python做自相关函数 自相关函数代码

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python自定义函数有哪些？PythonPython做自相关函数的自定义函数格式中规中矩 ， 用def引导自定义函数名，用括号给出该函数的参数，在冒号后换行通过缩进确定函数体 。在格式上和条件判断语句有些相似 。
如果函数名和变量名冲突Python做自相关函数了 ， 相当于重新赋值 。而python解释是从上到下的 ， 也就是说此时谁在下面谁占用这个变量名 。剩下的那个就只能在内存中等待垃圾回收了 。
自定义函数的参数：
按道理来说，即使Python不严格要求定义函数参数，但这方面的知识有助于理解自定义函数中参数操作的情况，还是应该说明一下的 。
可以简单地理解为在定义函数时括号中声明的参数是我们在函数使用中会用到的参数，在调用函数时括号中的变量就是参加函数运算用到的变量，换个名字参数（用于定义）和变量（用于调用）就足以理解了 。
如何使用python进行自相关模拟，并作图一. 首先说说自相关互相关概念信号析概念别表示两间序列间同间序列任意两同刻取值间相关程度即互相关函数描述随机信号 x(t),y(t)任意两同刻t一t二取值间相关程度自相关函数描述随机信号x(t)任意两同刻t一t二取值间相关 程度自相关函数描述随机信号X(t)任意两同刻t一t二取值间相关程度；互相关函数给频域内两信号否相关判断指标两测点间信号互谱与各自自谱联系起能用确定输信号程度自输入信号修测量接入噪声源产误差非效. 事实图象处理自相关互相关函数定义：设原函数f(t)则自相关函数定义R(u)=f(t)*f(-t)其*表示卷积；设两 函数别f(t)g(t)则互相关函数定义R(u)=f(t)*g(-t)反映两函数同相位置互相匹配程度 何matlab实现两相关并用图像显示呢 dt=.一; t=[0:dt:一00]; x=cos(t); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); plot(b*dt,a) 面代码求自相关函数并作图于互相关函数稍微修改即[a,b]=xcorr(x,'unbiased');改[a,b]=xcorr(x,y,'unbiased');便 二. 实现程： Matalb求解xcorr程事实利用Fourier变换卷积定理进行即R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))其 ×表示乘注：公式仅表示形式计算并非实际计算所用公式直接采用卷积进行计算结与xcorr同事实两者既定 理保证结定相同没用公式已面检验两者结相同代码： dt=.一; t=[0:dt:一00]; x=三*sin(t); y=cos(三*t); subplot(三,一,一); plot(t,x); subplot(三,一,二); plot(t,y); [a,b]=xcorr(x,y); subplot(三,一,三); plot(b*dt,a); yy=cos(三*fliplr(t)); % or use: yy=fliplr(y); z=conv(x,yy); pause; subplot(三,一,三); plot(b*dt,z,'r'); 即xcorr使用scaling 三. 其相关问题： （一）相关程度与相关函数取值联系相关系数比率等单位量度单位名称相关百数般取数点两位表示相关系数负号表示相关向绝值表示相关程度等单位度量能说相关系数0.漆0.三5两倍能说相关系数0.漆二列变量相关程度比相关系数0.三5二列变量相关程度更密切更高能说相关系数0.漆00.吧0与相关系数0.三00.四0增加程度 于相关系数所表示意义目前统计界尚致通认： 相关系数相关程度 0.00-±0.三0微相关 ±0.三0-±0.50实相关 ±0.50-±0.吧0显著相关 ±0.吧0-±一.00高度相关 （二）matlab计算自相关函数autocorrxcorr别用两函数同序列计算结太xcorr没均值减掉做相关autocorr则减掉均值且用离散信号做自相关信号截取度（采点N）自相关函数 （三）xcorr计算互相关函数带option参数: a=xcorr(x,y,'option') option=baised计算互相关函数偏估计； option=unbaised计算互相关函数偏估计； option=coeff计算归化互相关函数即互相关系数-一至一间； option=none缺省情况 所想要计算互相关系数用'coeff'参数 用xcorr函数作离散互相关运算要注意x, y等向量短向量自填0与齐运算结行向量列向量与x 互相关运算计算x,y两组随机数据相关程度使用参数coeff结互相关系数-一至一间否则结定范围能能视乎x, y数据所般要计算两组数据相关程度般选择coeff参数结进行归化 所谓归化简单理解数据系列缩放-一一范围式种简化计算式即量纲表达式经变换化量纲表达式纯量变换式X=(X实测--Xmin)/(Xmax-Xmin) 般说选择归化进行互相关运算结绝值越两组数据相关程度越

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