各们高人:
      我在求两信号的互相关函数时出了问题,程序如下,希望各位高手指点迷津!
      [Pxy1,f] = csd(x1,y1,8192,8000,256,128);
      Rxy1 = ifft(Pxy1);
其中X1和Y1表示两个长度相同的时域信号,我想求他们的互相关函数,我采用间接法
来求,即先对信号X1和Y1用CSD命令来求得互功率谱密度,再经过IFFT来求出它们的
互相关函数.但我求出的互相关函数有复数值,如何求出与XCORR函数求出的类型一
样,也就是说是实数域中的.
我可能对这两个函数的理解不深,肯请高人指教,不慎感激!!

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用下语句的csd，实际上是求一个平均的互功率谱，每帧长256，2帧之间重叠128，每帧以8192进行FFT变换。经csd得到的Pxy1是在0-4000之间（即正频率部分）的复数谱值。
[Pxy1,f] = csd(x1,y1,8192,8000,256,128);
Pxy1是复数，又没有满足共轭对称的条件，经IFFT变换后，当然是复数：
Rxy1 = ifft(Pxy1);
所以这样的结果与xcorr的结果相差甚远。

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补充原问题!

另外,我运用了以下方式求互相关函数X(k)=fft(x1(n));
Y(k)=fft(x2(n));
Pxy = conj(X(k)).*Y(k);
Rxy=ifft(Pxy);

不知道对不对,高人们帮我判断一下,谢谢!!!

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这个结果同样不对，这计算的结果是循环互相关（circular correlation），与xcorr的线性互相关不同。要想得到与xcorr一样的结果，可以这样设置：
N=max(length(x1),length(x2));
X(k)=fft(x1,2*N-1);
Y(k)=fft(x2,2*N-1);
Pxy = conj(X(k)).*Y(k);
Rxy=real(ifft(Pxy));

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高人,我按你的程序运行了下,结果发现两者运行结果不一样,你给的程序运行结果是峰值出现在两头,也就是N=0各N=N的位置;
直接利用XCORR(X,Y)得出的是峰值出现在N/2处.还有一处不解的是你给的程序中Rxy=real(ifft(pxy)),只示实部,那虚部呢?兄弟
我初学,希望高人能指点一二,谢谢!!!

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这个好像是信号分别在前后补零，然后共轭相乘，再ifft
以前有个帖子讲到

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说得对的，应把x和y分别是前后补零，然后再处理。以下附上程序、数据和计算结果，可看到xcorr计算得的（红色线）和FFT计算得的（蓝色线）完全重合在一起。

x=load('data1.txt');
y=load('data2.txt');
N=length(x);
n=1:N;
%subplot 211; plot(n,x);grid;
%subplot 212; plot(n,y);grid;
R=xcorr(x,y,'biased');
%figure
m=-N+1:N-1;
plot(m,N*R,'r','linewidth',2); hold on;
y=[zeros(1,N-1) y'];
X=fft(x',2*N-1);
Y=fft(y,2*N-1);
Pxy=X.*conj(Y);
Rxy=real(ifft(Pxy));
plot(m,Rxy); grid;
legend('xcorr','fft') 附件

data1.txt (52.71 KB) data2.txt (52.79 KB)

------------------------- 恩人,太谢谢你了哈!现在总算搞明白这个函数.此外在请教一下高人,我看别人做的仿真是在不同信噪比下得出的结果,
比如测试一个算法对声音信号的识别能力,不同信噪比下应该得出不同的结果.这种信噪比应该如何设置啊?谢谢!!!
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可以用 degrade 函数，增加噪声达到指定的信噪比。

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但是我help degrade后,查无此函数啊!!!

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我给你附上这程序:
% [Y] = degrade(X,SNR,NOISE)
% adds SNR dB NOISE to the speech signal X and returns the noisy signal in Y
% By default SNR=10dB and NOISE is AWGN.
function [Y] = degrade(X,SNR,NOISE)
if isstr(X)==1, X=read(X); end
if nargin < 3, NOISE=randn(size(X)); end
if nargin < 2, SNR=10; end
if length(NOISE) < length(X),
disp('Length of speech signal X should be greater than noise NOISE');
break
end
signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X);
noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) );
Y=X+sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE(1:length(X));
Y=32000/max(abs(Y))*Y;

原创求信号的互相关函数

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