如何用matlab求两个矩阵的互相关系数矩阵啊，要求得到的不要是2乘2的矩阵，求大神指点啊，论文急需？ 你的相关系数矩阵是怎么定义的啊，本来就是这样的啊。2*2，主对角线是1，是自己和自己的相关系数，另外的一个是两个的相关系数！
块匹配不用MATLAB中的函数，两个矩阵互相关系数怎么求 用夹逼定理求解。1≤i≤n时，n^2+6n+5≤n^2+6n+5i≤n^2+6n+5n，∴i/[n^2+6n+5n)≤i/(n^2+6n+5i)≤i/(n^2+6n+5)，对其。
matlab xcorr互相关系数计算，结果不在0-1之间 统计学中，两个向量的互相关用来表示两个随机矢量X和Y之间的协方差，结果是一个矩阵（元素取值在0-1之间），可以用corrcoef函数计算。在信号处理领域中，互相关是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，类似于两个函数的卷积。可使用xcorr函数计算，得到的结果是一个序列（cross-correlation sequence），但该函数带'coeff'参数的含义并不是把结果范围限制在0-1之内，而只是让结果序列中特定的值为1（normalizes the sequence so that the auto-correlations at zero lag are identically 1.0），具体处理分几种情况，有关的代码如下：if~autoFlag，xcorr(x，y)Compute autocorrelations at zero lagcxx0=sum(abs(x).^2)；cyy0=sum(abs(varargin{1}).^2)；scale=sqrt(cxx0*cyy0)；c=c./scale；elseif~xIsMatrix，Autocorrelation case，simply normalize by c[0]c=c./c(maxlag+1)；elseCompute the indices corresponding to the columns for whichwe have autocorrelations(e.g.if c=n by 9，the autocorrelationsare at columns[1，5，9]the other 。
matlab xcorr算互相关系数时输出的一个序列是什么意思 是其中一个信号偏移后与别一个信号的互相关值。偏移量为[-(m-1)，m-1]。所以序列长度应为2m-1
在matlab中互相关函数值和互相关系数是什么关系 1.Matlab中什么是互相关函数matlab中互相关函数是xcorr(x，y).x和y是输入信号。互相关函数值默认的互相关计算公式如下：（可以看出，对实信号来说，互相关函数值结果是对称的）2.Matlab中什么是互相关系数互相关系数是指归一化的互相关函数值。用法为：xcorr(x，y，'coeff')；'coeff'为归一化选项也即互相关系数的最大值为1.通常是Rxy（0）=1.计算公式如下：其中：Rxx和Ryy分别是信号x和y的自相关函数值。互相关系数例程如下：ww=randn(1000，1)；[c_ww，lags]=xcorr(ww，10，'coeff')；stem(lags，c_ww)运行结果为：从结果可以看出，互相关系数的最大值为1，并且在lag=0处。
MATLAB 求切割后的最大体积 设长宽高为x，y，zx，y，z分别为1.0000，1.3335，1.6666程序如下function S=myfun(n)x=n(1)；y=n(2)；z=n(3)；S=-x*y*z；function[c，ceq]=mycon(n)x=n(1)；y=n(2)；z=n(3)；c=20*x+15*y+12*z-60；ceq=[]；x=fmincon(@myfun，[1；1；1]，[]，[]，[]，[]，[]，[]，@mycon)
如何利用matlab求相关系数？ 1、第一步我们首知先需要知道matlab中求相关系数用到的是corrcoef函数，在命令行窗口中输入“help corrcoef”，可以看到corrcoef函数用法，2、第二步在命令行窗口中输入a=[1 3 6 7 8 16]，b=[2 4 7 9 15 19]，创建两个矩阵，求两个矩阵的相关道系数，3、第三步输入corrcoef(a，b)，按回车键，可以看到两个矩阵的相关系数是 0.9454，呈回高度相关，4、第四步输入corrcoef(a)，可以求a矩阵的相关系数，如果a矩阵是答个多维矩阵，可以通过corrcoef(a(：，1)，a(：，2))求每一列的相关系数，5、第五步按回车键之后，可以a矩阵自身的相关系数为1，这里需要注意的是相关系数0.00-±0.3是微相关，±0.30-±0.50是实相关，±0.50-±0.80是显著相关，±0.80-±1.00是高度相关，
