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求助：已知高度值矩陣z(x,y),如何計(jì)算其沿x、y方向的自相關(guān)長(zhǎng)度correlation length？ 已有1人參與
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如題，已知高度值矩陣z(x,y),如何計(jì)算其沿x、y方向的自相關(guān)長(zhǎng)度correlation length？ 有大神做過(guò)嗎？ @beefly @月只藍(lán) 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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3樓2020-07-04 12:09:45
2樓2020-07-04 09:34:52
【答案】應(yīng)助回帖
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自相關(guān)矩陣和互相關(guān)矩陣的matlab實(shí)現(xiàn) 一維實(shí)值x的自相關(guān)矩陣Rxx應(yīng)為實(shí)對(duì)稱的toeplitz矩陣，而一維實(shí)值信號(hào)x,y的互相關(guān)矩陣Rxy為非對(duì)稱的toeplitz陣，matlab提供的corrmtx產(chǎn)生的并非通常意義下的autocorrelation matrix 事實(shí)上，我們可以利用xcorr+toeplitz和corrmtx兩種方法實(shí)現(xiàn)自相關(guān)陣Rxx和互相關(guān)陣Rxy 一、 Rxx 1)% implementation with xcorr and toeplitz m= ;% dfine the time lag m+1, and m+1<=n; n=length(x);%location of rxx(0); rx=xcorr(x);%length of rx is 2*n-1; Rxx=toeplitz(rx(n:n+m))/n; 2)%implementation with corrmtx m= ;% dfine the time lag m+1,and m+1<=n rx=corrmtx(x,m); Rxx=rx'*rx; 二、Rxy 1)% implementation with xcorr and toeplitz m= ;% dfine the time lag m+1, and m+1<=n; n=max(length(x),length(y));location of rxy(0); rxy=xcorr(x,y);%length of rxy is 2*n-1; RR=toeplitz(rxy)/n;%RR is a (2*n-1)*(2*n-1) matrix Rxy=RR(1:m,n:n+m);%the exact location of Rxy in RR; 2)% implementation with corrmtx m= ;% dfine the time lag m+1, and m+1<=n; rx=corrmtx(x,m); ry=corrmtx(y,m); Rxy=rx'*ry; %on the other hand, Ryx=Rxy' 上面的方法實(shí)現(xiàn)了自相關(guān)和互相關(guān)的有偏矩估計(jì)（實(shí)際是用實(shí)現(xiàn)卷積的前提下做到的），也是做統(tǒng)計(jì)分析的常用手段，當(dāng)然除了有偏矩估計(jì)，corrmtx還有很多可選參數(shù)，以供不同目的使用。 還有Rxy=Ryx'，也就是說(shuō)要求Ryx，只需要計(jì)算Rxy即可。 需要注意的是，當(dāng)時(shí)延m+1接近于信號(hào)長(zhǎng)度n的時(shí)候，xcorr后面的值（rx(m+1),rx(m), r(m-1)...）估計(jì)的并不準(zhǔn)確，這將嚴(yán)重影響器等后續(xù)工作的效果，可以確信的是，n-m-1>100的時(shí)候，Rxx是可信的。 另外，自相關(guān)陣Rxx是一個(gè)主對(duì)角線絕對(duì)占優(yōu)陣，也就是說(shuō)，主對(duì)角線的值遠(yuǎn)大于其它對(duì)角線 這樣svd(Rxx)得到的奇異值和eig(Rxx)得到的特征值幾乎相同，這也是為什么有的用svd方法求主分量，有的則用evd（eigen value decomposition）求主分量了 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
4樓2020-07-04 22:33:06
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