自相关问题

计算科学 matlab 统计数据
2021-12-07 13:07:44

我写了一些代码来产生一些数据。在我下面显示的内容中,输出只是一维数字数组。我对此数据的自相关函数应该是什么样子有一个分析表达式。我的问题是,当我使用 matlabs built-in function 时,它看起来不像那样xcorr我不知道为什么会这样,但我希望你们中的一些人能够告诉我。

我附上了两张图表,向您展示我的意思。顺便说一下,这里的图表是标准化的。红色图表是预期的自相关函数,蓝色是测量的。(对不起,可怕的图像 - 我不知道为什么 matlab 会这样做)。

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

如您所见,似乎存在某种振荡,或类似的东西。这是可以预期的吗?

这实际上是一个玩具示例。我真的(真的)需要开始工作的代码会产生一个 4D 数组 - 实际上是一个离散化的 3D 矢量场。该输出的测量自相关性远比这丑陋。一会儿我会上传一些图表。

更新: 这是一个图表,显示了所产生的 3D 矢量场的测量自相关。再次对质量差表示歉意。蓝色图表显示 的输出xcorr(V,'coef'),紫色图表显示 的输出,xcorr(V,'biased')红色是它的实际外观。如果我移动紫色图表,使其最大值为 1,则图表的中间部分非常接近红色图表 - 但这只是巧合吗? 在此处输入图像描述

1个回答

您的问题不是很清楚 - 由于数据中的噪声,计算的自相关和理论(预期的)自相关可能总是存在差异。你确定你没有吗?数据中的噪声越多,获得平滑相关图的机会就越小。通常,图中的摆动表明存在随机性——这就是噪音。使用 2 个不同的软件包计算自相关 - 如果您发现差异,则可能是编程问题。否则我看不出这有什么问题。分析自相关并不总是与您从测量数据中获得的结果相匹配,这容易出现噪声和测量/计算错误。