dsp.AutocorrelatorSystem object

自相关序列

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描述

的自相关器对象返回自相关序列的离散时间,确定的输入,或为离散时间序列自相关估计,大范围固定(WSS)随机过程在积极的滞后。

获取自相关序列:

定义和设置自相关器。看到建设。
调用一步计算自相关序列的属性dsp.Autocorrelator。的行为一步是特定于每个对象在工具箱。

请注意

从R2016b开始,而不是使用一步定义的方法来执行操作系统对象™,您可以调用对象的参数,就好像它是一个函数。例如,y =步骤(obj, x)和y = obj (x)执行相同操作。

建设

ac = dsp.Autocorrelator返回一个自相关器,交流,计算自相关天数组的第一个维度。默认情况下,自相关器计算自相关滞后从0到N- 1,N输入向量的长度或输入矩阵的行维度。连续输入一个行向量结果无滞后自相关序列的值,一个用于每一列的行向量。默认的自相关器返回们在时域自相关和执行计算。

ac = dsp.Autocorrelator ('PropertyName”,PropertyValue,……)返回一个自相关器,交流,每个属性设置为指定的值。

属性

`MaximumLagSource`	来源的最大延迟指定的范围如何确定滞后的自相关`汽车`或`财产`。如果该值的`MaximumLagSource`是`汽车`,对所有非负自相关器计算自相关滞后的时间间隔`[0,N1]`,在那里N是输入的第一个维度的长度。否则,计算自相关的对象使用落后的范围`[0,MaximumLag]`。默认值是`汽车`。
`MaximumLag`	最大的积极的滞后指定的最大延迟作为一个正整数。这个属性只适用于当`MaximumLagSource`属性是`财产`。的`MaximumLag`必须小于输入数据的长度。默认值是`1`。
`扩展`	自相关函数扩展指定扩展适用于输出`没有一个`,`有偏见的`,`无偏见的`,或`团结在无滞后`。将此属性设置为`没有一个`生成没有扩展的自相关函数。这个选项是合适的如果你计算非随机的自相关(确定性)输入。的`有偏见的`选择尺度的自相关1 /N,在那里N输入数据的长度。扩展的1 /N产生偏见,有限样本近似理论WSS随机过程的自相关。尽管偏见、缩放1 /N有可取的属性样本自相关矩阵是正定,财产被大范围的理论自相关矩阵平稳随机过程。的傅里叶变换的自相关估计周期图,一种广泛使用的功率谱密度估计一个WSS的过程。的`无偏见的`选择尺度估计的自相关1 / n - 1。扩展的N- 1产生无偏估计的理论自相关。然而,使用无偏选项,您可以获得估计的自相关函数不能有半正定性质。使用`团结在无滞后`选择标准化的自相关估计相同一个滞后零。默认值是`没有一个`。
`方法`	计算域的自我指定的域计算的自我`时间域`或`频域`。你必须将此属性设置为`时间域`为定点信号。默认值是`时间域`。

定点属性

`FullPrecisionOverride`	完整精确覆盖定点算术指定是否使用完整精确的规则。如果你设置`FullPrecisionOverride`来`真正的`是默认的,计算所有对象内部运算和输出数据类型使用完整精确的规则。这些规则提供最精确定点数字。它也关闭其他定点属性的显示,因为他们不单独申请。这些规则保证不会发生量子化的对象。位,根据需要,以确保没有舍入或发生溢出。如果你设置`FullPrecisionOverride`来`假`、定点数据类型控制通过个人定点属性设置。有关更多信息,请参见完整精确定点系统对象。
`RoundingMethod`	舍入为定点操作方法指定舍入方法`天花板`,`收敛`,`地板上`,`最近的`,`轮`,`简单的`,或`零`。这个属性只适用于当你设置`方法`财产`时间域`。默认值是`地板上`。这个属性只适用于如果对象不是完全精确的模式。
`OverflowAction`	溢出为定点操作动作指定溢出行动`包装`或`饱和`。这个属性只适用于当你设置`方法`财产`时间域`。默认值是`包装`。这个属性只适用于如果对象不是完全精确的模式。
`ProductDataType`	产品词和部分的长度指定产品定点数据类型之一`完整的精度`,`同样作为输入`,或`自定义`。这个属性只适用于当你设置`方法`财产`时间域`。默认值是`完整的精度`
`CustomProductDataType`	产品词和部分的长度指定产品定点类型扩展`numerictype`对象与一个`Signedness`的`汽车`。这个属性只适用于当你设置`方法`财产`时间域`和`ProductDataType`财产`自定义`。默认值是`numerictype([], 32岁,30)`。
`AccumulatorDataType`	蓄电池词和部分长度指定蓄电池定点数据类型之一`完整的精度`,`一样的产品`,`同样作为输入`,或`自定义`。这个属性只适用于当`方法`属性是`时间域`。默认值是`完整的精度`。
`CustomAccumulatorDataType`	蓄电池词和部分长度指定蓄电池定点类型扩展`numerictype`对象与一个`Signedness`的`汽车`。这个属性只适用于当你设置`方法`财产`时间域`和`AccumulatorDataType`财产`自定义`。默认值是`numerictype([], 32岁,30)`。
`OutputDataType`	输出词和部分的长度指定输出定点数据类型`蓄电池一样`,`一样的产品`,`同样作为输入`,或`自定义`。这个属性只适用于当`方法`属性是`时间域`。默认值是`蓄电池一样`。
`CustomOutputDataType`	输出词和部分的长度指定输出定点类型扩展`numerictype`对象与一个`Signedness`的`汽车`。这个属性只适用于当你设置`方法`财产`时间域`和`OutputDataType`财产`自定义`。默认值是`numerictype([], 16岁,15)`。

方法

一步

自相关序列

常见的系统对象
`释放`	允许系统对象属性值的变化

例子

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自相关的序列

打开生活的脚本

请注意:本例中只运行在R2016b或更高版本。如果您使用的是较早的版本,用等效替换每个调用函数一步语法。例如,myObject (x)变成了一步(myObject x)。

ac1 = dsp.Autocorrelator;% x是一个列向量x = (1:10 0) ';y = ac1 (x);

自相关的嘈杂的正弦波

打开生活的脚本

请注意:本例中只运行在R2016b或更高版本。如果您使用的是较早的版本,用等效替换每个调用函数一步语法。例如,myObject (x)变成了一步(myObject x)。

计算正弦波在高斯白噪声的自相关与上、下近似95%可信限。

S = rng (“默认”);%正弦波周期N = 4x = 1.4 * cos(π/ 2 * (1:10 0))+ randn (100 1);MaxLag = 20;ac = dsp.Autocorrelator (“MaximumLagSource”,…“属性”,“MaximumLag”MaxLag,“缩放”,“团结在无滞后”);SigAutocorr = ac (x);茎(SigAutocorr“b”,“markerfacecolor”,0 0 1);线(1:MaxLag + 1, 1.96 /√(100) * (MaxLag + 1, - 1),…“线型”,“-”。,“线宽”2);线(1:MaxLag + 1, -1.96 /√(100) * (MaxLag + 1, - 1),…“线型”,“-”。,“线宽”2);轴(20 1 [1]);标题(正弦波+噪声自相关的);包含(“滞后”);

如该图所示,自相关估计证明了四个样品周期正弦波与高斯白噪声的95%置信区间外的旅行每两样品。

算法

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时域计算

当你设定计算域,该算法计算输入信号在时域的自相关。输入信号可以定点信号在这一领域。

自相关序列,y使用这个方程,计算:

$y_{我, j} = \sum_{k = 0}^{米 - l - 1} u_{k, j}^{*} u_{(k + 我), j}^{} 0 \leq 我 \leq l$

y_0,j无滞后元素吗j列的输入。
我的指数滞后。
j是输入数据的索引列。
*表示共轭复数。
米在每一列元素的数量。
l是最大的正自相关的滞后。当你选择计算自相关与负的滞后,l=米1。否则,l是最大的非负整数滞后值指定。
u是一个米——- - - - - -N输入矩阵。

频域计算

当你设定频率的计算域,计算自相关算法在频域。

在这一领域,该算法计算自相关序列通过输入信号的傅里叶变换,傅里叶变换的复共轭相乘,服用产品的傅里叶反变换。在这一领域,这取决于输入长度,该算法需要更少的计算。

扩展功能

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

使用笔记和限制:

看到系统在MATLAB代码生成对象(MATLAB编码器)。

另请参阅

dsp.Crosscorrelator

介绍了R2012a

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文档

dsp.AutocorrelatorSystem object

描述

请注意

建设

属性

方法