matlabcorrelation.txt

对正弦信号自相关和互相关运算的实验。在进行算法模拟时首先应对一个实时数字信号处理的任务选择一种方案和多种算法

对正弦信号自相关和互相关运算的实验。总结到在进行算法模拟时首先应对一个实时数字信号处理的任务选择一种方案和多种算法，用计算机高级语言如（c、Matlab等工具)验证算法能否满足系统的性能指标；然后从多种信号处理算法中找出最佳或准最佳算法。
现代信号处理理论发展水平很快，提供了各种性能很好的方法、算法，而具体实现时，这些算法对实际处理设备的要求是不同的。有些算法所要求的运算量、数据存储量、处理设备的计算精度是很高的，甚至超出了目前硬件设计所能达到的水平，或者从成本上讲是难以承受的。因此算法的选择还应注重其性能、价格比，尽量以较低的成本得到性能满足要求的实际系统。同时由于Matlab等工具提供了强有力的模拟手段，设计者可以在较短的时间内选择出有效的算法，避免了后续设计工作中由于算法选择不当造成的浪费和反复。

利用MatLab程序对自相关算法有偏估计的仿真结果，利用C语言编写的程序可以成功的实现数字信号的自相关运算。

function []=Lcorr()
%初始化信号长度
Length=128;
%设置离散时间点
t=[1:128]/(Length-1);
%两个信号x1、x2
x1=sin(2*pi*t);
x2=cos(2*pi*t);
subplot(3,1,1)
plot(t,x1,'r')
subplot(3,1,2)
plot(t,x2,'b')
xf=xcorr(x1,x2,'biased');%进行相关运算
subplot(3,1,3)
tt=[1:255]/(Length-1);
plot(tt,xf,'g')
%*********************相关运算完毕
figure
%输入信号的FFT变换
X1=fft(x1,512);
X2=fft(x2,512);
w=[0:255]/256*(Length/2);
subplot(3,1,1)
plot(w,abs(X1(1:256)'),'r')
subplot(3,1,2)
plot(w,abs(X2(1:256)'),'b')
XF=fft(xf,512);
subplot(3,1,3)
plot(w,abs(XF(1:256)'),'g')
%*********************输入信号变换完毕