- Scilab Online Help
- Signal Processing
- How to
- Signal
- analpf
- bilt
- buttmag
- casc
- cepstrum
- cheb1mag
- cheb2mag
- chepol
- convol
- corr
- cspect
- czt
- detrend
- dft
- ell1mag
- eqfir
- eqiir
- faurre
- ffilt
- fft
- fft2
- fftshift
- filt_sinc
- filter
- find_freq
- findm
- frfit
- frmag
- fsfirlin
- group
- hank
- hilb
- hilbert
- iir
- iirgroup
- iirlp
- intdec
- jmat
- kalm
- lattn
- lattp
- lev
- levin
- lindquist
- mese
- mfft
- mrfit
- %asn
- %k
- %sn
- phc
- pspect
- remez
- remezb
- rpem
- sincd
- srfaur
- srkf
- sskf
- syredi
- system
- trans
- wfir
- wiener
- wigner
- window
- yulewalk
- zpbutt
- zpch1
- zpch2
- zpell
Please note that the recommended version of Scilab is 2025.0.0. This page might be outdated.
See the recommended documentation of this function
corr
相関 , 共分散
呼び出し手順
[cov,Mean]=corr(x,[y],nlags) [cov,Mean]=corr('fft',xmacro,[ymacro],n,sect) [w,xu]=corr('updt',x1,[y1],w0) [w,xu]=corr('updt',x2,[y2],w,xu) ... [wk]=corr('updt',xk,[yk],w,xu)
パラメータ
- x
実数ベクトル
- y
実数ベクトル, デフォルト値 x.
- nlags
i整数, 指定した相関係数の数.
- xmacro
scilab 外部ルーチン (下記参照).
- ymacro
scilab 外部ルーチン (下記参照), デフォルト値: xmacro
- n
整数, シーケンス全体の大きさ (下記参照).
- sect
シーケンスのセクションの大きさ (下記参照).
- xi
実数ベクトル
- yi
実数ベクトル,デフォルト値: xi.
- cov
実数ベクトル, 相関係数
- Mean
実数または実数ベクトル, x (および y)の平均
説明
以下を計算します.
n - m ==== \ 1 cov(m) = > (x(k) - xmean) (y(m+k) - ymean) * --- / n ==== k = 1
ただし, m=0,..,nlag-1
で,2つのベクトルは
x=[x(1),..,x(n)]
,
y=[y(1),..,y(n)]
です.
シーケンス x および y が異なる場合, corr(x,y,...)はcorr(y,x,...) と異なることに注意してください.
- 短いシーケンス
[cov,Mean]=corr(x,[y],nlags)
は, 最初の nlags 個の相関係数および Mean =mean(x)
(y
が引数として指定された場合,[x,y]
の平均) を返します. シーケンスx
(またはy
) は実数,x
とy
は同じ次元 n と仮定されます.- 長いシーケンス
[cov,Mean]=corr('fft',xmacro,[ymacro],n,sect)
ここで,xmacro
は以下のどちらかです[xx]=xmacro(sect,istart)
という型の関数で,istart
からistart+sect-1
までの添字を有するシーケンスの 一部を含むnsect
次のベクトルxx
を返します.FortranサブルーチンまたはCプロシージャで, 同じ計算を行ないます(例えば,
dgetx
の ソースコードを参照ください).n
= シーケンスの総数.sect
= シーケンスのセクションの大きさ.sect
は 2の累乗とする必要があります.cov
はsect
次です. 計算は FFT により行われます.
- 更新法
[w,xu]=corr('updt',x1,[y1],w0) [w,xu]=corr('updt',x2,[y2],w,xu) ... wk=corr('updt',xk,[yk],w,xu)
この呼び出し手順では,計算結果が
corr
をコールする度に 更新されます.w0 = 0*ones(1,2*nlags); nlags = power of 2.
x1,x2,...
は,x=[x1,x2,...]
で,xi
の大きさが 2の累乗となるようなx
の一部です.nlags
個の係数を得るには, 最後の fft をc=fft(w,1)/n
;cov=c(1nlags)
を実行する必要があります (n
はx (y)
の大きさ). 注意: この呼び出し手順はxmean = ymean = 0
を仮定します.
例
x=%pi/10:%pi/10:102.4*%pi; rand('seed');rand('normal'); y=[.8*sin(x)+.8*sin(2*x)+rand(x);.8*sin(x)+.8*sin(1.99*x)+rand(x)]; c=[]; for j=1:2,for k=1:2,c=[c;corr(y(k,:),y(j,:),64)];end;end; c=matrix(c,2,128);cov=[]; for j=1:64,cov=[cov;c(:,(j-1)*2+1:2*j)];end; rand('unif') rand('normal');x=rand(1,256);y=-x; deff('[z]=xx(inc,is)','z=x(is:is+inc-1)'); deff('[z]=yy(inc,is)','z=y(is:is+inc-1)'); [c,mxy]=corr(x,y,32); x=x-mxy(1)*ones(x);y=y-mxy(2)*ones(y); //centring c1=corr(x,y,32);c2=corr(x,32); norm(c1+c2,1) [c3,m3]=corr('fft',xx,yy,256,32); norm(c1-c3,1) [c4,m4]=corr('fft',xx,256,32); norm(m3,1),norm(m4,1) norm(c3-c1,1),norm(c4-c2,1) x1=x(1:128);x2=x(129:256); y1=y(1:128);y2=y(129:256); w0=0*ones(1:64); //32 coeffs [w1,xu]=corr('u',x1,y1,w0);w2=corr('u',x2,y2,w1,xu); zz=real(fft(w2,1))/256;c5=zz(1:32); norm(c5-c1,1) [w1,xu]=corr('u',x1,w0);w2=corr('u',x2,w1,xu); zz=real(fft(w2,1))/256;c6=zz(1:32); norm(c6-c2,1) rand('unif') // Fortran または C 外部ルーチンのテスト // deff('[y]=xmacro(sec,ist)','y=sin(ist:(ist+sec-1))'); x=xmacro(100,1); [cc1,mm1]=corr(x,2^3); [cc,mm]=corr('fft',xmacro,100,2^3); [cc2,mm2]=corr('fft','corexx',100,2^3); [max(abs(cc-cc1)),max(abs(mm-mm1)),max(abs(cc-cc2)),max(abs(mm-mm2))] deff('[y]=ymacro(sec,ist)','y=cos(ist:(ist+sec-1))'); y=ymacro(100,1); [cc1,mm1]=corr(x,y,2^3); [cc,mm]=corr('fft',xmacro,ymacro,100,2^3); [cc2,mm2]=corr('fft','corexx','corexy',100,2^3); [max(abs(cc-cc1)),max(abs(mm-mm1)),max(abs(cc-cc2)),max(abs(mm-mm2))]
参照
<< convol | Signal Processing | cspect >> |