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Scilabヘルプ >> Signal Processing > Correlation Convolution > corr

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)

引数

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

corr(x,y,…) computes cov(m)=sum_{k=1}^{n-m} (x(k)-mean(x))(y(m+k)-mean(y)) / n for m = 0, …, nlag-1.

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, xy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. covsect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 (nx (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.

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('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);  //centering
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

  • xcorr — 離散自己/相互相関を計算する
  • xcov — 離散自己/相互共分散を計算する
  • correl — 2つの変数の相関
  • cov — Sample covariance matrix
  • covar — 2つの変数の共分散
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Mon Jan 03 14:37:49 CET 2022