xcov

[c, lagindex] = xcov(x)
[c, lagindex] = xcov(x, y)
[c, lagindex] = xcov(.., maxlags)
[c, lagindex] = xcov(.., 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,nはx, 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, C_k=-n:n となります. ただし,n は x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, C_k=-n:n となります.ただし,nは x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, xcov は c を 返し,共分散の並びは C_{k=-maxlags:maxlags} と なります. maxlags が length(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 C(k)を正規化する方法を以下のように指定します:

• "biased": c=C/n.
• "unbiased": c=C./(n-(-maxlags:maxlags)).
• "coeff": c=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,C_k≥0となります.

手法

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

例

参照

• xcorr — 離散自己/相互相関を計算する
• corr — 相関 , 共分散
• fft — 高速フーリエ変換

履歴

Version	Description
5.4.0	xcov 追加.