xcorr是来估计随机过程中的互相关序列。

c = xcorr(x,y)

c = xcorr(x,y,'option')

c = xcorr(x,'option')

c = xcorr(x,y,maxlags)

c = xcorr(x,maxlags)

c = xcorr(x,y,maxlags,'option')

c = xcorr(x,maxlags,'option')

[c,lags] = xcorr(...)

xcorr来估计随机过程中的互相关序列，自相关是xcorr的一个特例。

互相关函数序列为： ;

x(n)和y(n)为统计的随机序列，-∞＜n＜∞,其中E{·}为预期的数值操作，且xcorr函数只能估计有限序列。c = xcorr(x,y) 返回矢量长度为2*N-1互相关函数序列，其中x和y的矢量长度均为N，如果x和y的长度不一样，则在短的序列后补零直到两者长度相等。

一般情况下，xcorr计算无正规化的原始相关系数。

输出矢量C通过c(m) = Rxy(m-N), m=1, ..., 2N-1.得到。

通常，互相关函数需要正规化来得到更准确的估计值。

c = xcorr(x) 为矢量x的自相关估计；

c = xcorr(x,y,'option') 为有正规化选项的互相关计算；其中选项为

若需了解更多的有偏和无偏相关估计，请参阅文献[1].

c= xcorr(x,'option')特指以上某个选项的自相关估计。

c = xcorr(x,y,maxlags) 返回一个延迟范围在[-maxlags,maxlags]的互相关函数序列，输出c的长度为2*maxlags+1.

c = xcorr(x,maxlags) 返回一个延迟范围在[-maxlags,maxlags]的自相关函数序列，输出c的长度为2*maxlags+1.

c = xcorr(x,y,maxlags,'option') 同时指定maxlags和option的互相关计算.

c = xcorr(x,maxlags,'option') 同时指定maxlags和option的自相关计算.

[c,lags] = xcorr(...)返回一个在c进行相关估计的延迟矢量lag，其范围为[-maxlags:maxlags],当maxlags没有指定时，其范围为[-N+1,N-1]

总之，无论是互相关计算还是相关计算都是以序列中间位置进行0lags计算。

使用高斯白噪声进行自相关估计，其中lags=10；

MATLAB程序：

ww = randn(1000,1);

[c_ww,lags] = xcorr(ww,10,'coeff');

stem(lags,c_ww)

[1] Orfanidis, S.J., Optimum Signal Processing. An Introduction. 2nd Edition, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1996.