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  • 【20220627】【信号处理】对自相关函数的理解及Matlab仿真、应用实例


    一、定义

    1.1 概念引入

            相关函数是用于定性描述两个信号之间的相关程度,两个信号之间的线性相似性大小可用相关系数定量计算。计算公式为:

    \rho_{x,y}=\frac{cov(X, Y)}{\sqrt{D(X)}\sqrt{D(Y)}}=\frac{\sigma_{x,y}}{\sigma_x\sigma_y}

            相关系数的定义及相关性质详见:【20220623】【信号处理】深入理解Pearson相关系数和Matlab corr()、corrcoef()仿真_Satisfying的博客-CSDN博客

            相关函数可分为自相关函数、互相关函数和协方差函数,本文重点介绍自相关函数。

    1.2 自相关定义

            自相关函数是描述某一个随机信号在不同时刻之间的相关程度,定义式为:

            对于连续信号,定义式为:

     R_{x,x}(\tau)=\int_{-\infty}^{+\infty}x(t)x(t+\tau)dt

            对于离散信号,定义式为:

    R_{x,x}(n)=\sum_{n=-\infty}^{+\infty}x(m)x(m+n)

    1.3 一个小例子 

            假如有一个时间序列 x(n)=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,根据离散信号的定义,做如下计算:

    R_{x,x}(-9)=1*10=10

    R_{x,x}(-8)=1*9+2*10=29

    R_{x,x}(-7)=1*8+2*9+3*10=56

    R_{x,x}(-6)=1*7+2*8+3*9+4*10=90

    R_{x,x}(-5)=1*6+2*7+3*8+4*9+5*10=130

    R_{x,x}(-4)=1*5+2*6+3*7+4*8+5*9+6*10=175

    R_{x,x}(-3)=1*4+2*5+3*6+4*7+5*8+6*9+7*10=224

    R_{x,x}(-2)=1*3+2*4+3*5+4*6+5*7+6*8+7*9+8*10=276

    R_{x,x}(-1)=1*2+2*3+3*4+4*5+5*6+6*7+7*8+8*9+9*10=330

    R_{x,x}(0)=1*1+2*2+3*3+4*4+5*5+6*6+7*7+8*8+9*9+10*10=385

    R_{x,x}(1)=2*1+3*2+4*3+5*4+6*5+7*6+8*7+9*8+10*9=330

    \cdots\cdots

            解释:虽然相关函数定义是从负无穷到正无穷,但是移位之后有交叉的部分乘积才不为零,因此只计算交叉部分即可。因此,长度为 10 的时间序列,自相关函数的结果是 1*19 的数组。

    二、性质

    1. 自相关函数是偶函数,自相关系数曲线关于 \tau=0 对称;
    2. 当 \tau=0 时,自相关函数取得最大值,即:R_{x,x}(\tau)_{max}=R_{x,x}(0),其物理意义为信号的均方值;
    3. 周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。

    三、Matlab 仿真

            Matlab 中求时间序列自相关的函数命令为:xcorr()

    1. %% 自相关函数
    2. clear; clc; close all; warning off;
    3. xn = 1 : 10;
    4. [xn_autoxcorr, tau]= xcorr(xn); % 时间序列xn的自相关函数曲线
    5. figure(1); clf;
    6. plot(tau, xn_autoxcorr, 'linewidth', 1.2);
    7. xlabel('\tau'); ylabel('自相关系数'); title('xn的自相关函数曲线');
    8. set(gca, 'fontsize', 14);

    四、应用

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/125491088
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