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Scilab help >> Signal Processing > xcov

xcov

離散自己/相互共分散を計算する

呼び出し手順

[c [,lagindex]] = xcov(x [,maxlags [,scaling]])
[c [,lagindex]] = xcov(x,y [,maxlags [,scaling]])

パラメータ

x

実数または複素浮動小数点数のベクトル.

y

実数または複素浮動小数点数のベクトル. デフォルト値はx.

maxlags

スカラーで1より大きな整数値.デフォルト値はn. ただし,nx, yベクトルの長さの大きい方です.

scaling

文字列で,値は以下のどれか: "biased", "unbiased", "coeff", "none". デフォルト値は "none".

c

実数または浮動小数点数のベクトルで,向きは xと同じです.

lagindex

行ベクトルで, cの値に 対応する添字(lag index)を有します.

説明

  • c=xcov(x) は,以下の正規化しない離散共分散を計算します: そして, c を返します. 共分散の並びは, となります. ただし, nx の長さです.
  • xcov(x,y) は以下のように正規化しない離散相互共分散を計算します: 結果を c に返します. 相互共分散の並びは となります.ただし,nxおよびy の長さの大きい方です.

maxlags 引数が指定された場合, xcovc を 返し,共分散の並びは と なります. maxlagslength(x)よりも 大きい場合, cの先頭と末尾の複数の値は ゼロになります.

scaling 引数は, cに結果を出力する前に を正規化する方法を以下のように指定します:

  • "biased":c=/n.
  • "unbiased":c=./(n-(-maxlags:maxlags)).
  • "coeff":c=/(norm(x)*norm(y)).

注意

corr 関数はxおよびyの バイアス付き("biased")共分散を計算し, cのみを返します. 共分散の並びは,となります.

手法

この関数は, xcorr(x-mean(x),y-mean(y),...)により を計算します.

t = linspace(0, 100, 2000);
                y = 0.8 * sin(t) + 0.8 * sin(2 * t);
                [c, ind] = xcov(y, "biased");
                plot(ind, c)

参照

作者

  • Serge Steer, INRIA

使用される関数

xcorr

履歴

VersionDescription
5.4.0 xcov 追加.
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Last updated:
Mon Oct 01 17:40:30 CEST 2012