运动参数下的SCM信道相关性分析，张恒，李钊，MIMO技术是未来IMT-Advanced系统中的必选技术之一，它能够在不增加带宽的情况下大幅提高传输速率。MIMO系统容量受到多天线之间的空间相�

相关性：相关性分析方法

代码中第一行load的工作区储存了Ga64Gb64等相关序列，需要读者自己生成一下，主要描述了GaGb之间的各种相关关系，在帧同步等信号处理中非常有用

多传感器航迹融合较之量测融合有着诸多优势,也是信息融合领域发展最快的方向之一。论述了航迹融合理论的发展,详细讨论了航迹融合中的互相关性以及包括简单协方差凸组合、互协方差组合、信息矩阵、协方差交及基于最优线性无偏估计在内的主流融合算法,并给出了相关仿真实验结果;最后,针对当前该方向的研究现状,特别是有关混合多模型状态估计的融合问题,提出了我们的一些认识。

此测试在 Mantel (1967) 和 Hubert/Schultz (1976) 中有所描述，请参阅以下链接。 这是一种非参数的、基于排列的测试，可保持结构的完整性和观察结果的相互依赖性。 该函数采用三个参数 X、Y 和 u。 X 和 Y 是您希望比较的矩阵，而 u 是 X 可能排列的样本大小。如果 X 和 Y 是网络的邻接矩阵，则用于此测试的排列仅会打乱节点的顺序，并且因此不要改变矩阵表示的网络（对角线上的条目留在对角线上）。 可能的排列总数是 n！，在大多数情况下，这在计算上太大了，因此 X 随机排列了 u 次。 假设是 D 的值（所有 i~=j 的 X(i,j)*Y(i,j) 的总和）是正态分布的。 该函数的输出是 z，这是 X 和 Y 之间相关性的两侧正态 CDF 分数。 壁炉架： http : //cancerres.aacrjournals.org/content/

基于小波变换尺度间相关性的去噪 信号与噪声的小波变换在各尺度下的不同传播特性表明，信号的小波变换在各尺度间有较强的相关性，而且在边缘处具有很强的相关性；而噪声的小波变换在各尺度间确没有明显的相关性，而且，噪声的小波变换主要集中在小尺度各层次中。

matlab自相关代码评估有针对性的和多元依赖措施的重要性 版权所有（C）2020 Oliver Cliff。 该存储库提供了MATLAB函数，用于计算和评估多个自相关时间序列之间的线性相关性。 这包括各种线性相关性度量以及用于推断其重要性的假设检验，所有这些都在本文中和中进行了讨论。 实施的度量为：互信息，条件互信息， Granger因果关系和条件Granger因果关系（每个均针对单变量和多元线性高斯过程）。 为了完整起见，我们还包括了单变量过程的Pearson相关性和部分相关性（具有潜在的多元条件过程）。 该代码已根据（或更高版本）获得许可。 入门 确保具有MATLAB并已下载并安装（用于自相关和过滤功能）。 克隆（或下载）存储库。 将存储库添加到您的路径（包括utils文件夹）中，例如，使用： addpath(genpath('/path/to/repository')). 帮助中有关每个功能的文档。 使用的主要功能是mvmi.m （相互信息）， mvgc.m （格兰杰因果关系）和pcorr.m （皮尔森/偏相关）。 所有这三个都允许添加条件过程，并且可以选择输出p值。 p值是从

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