互相关的物理含义 互相关是两个信号之间存在多少相似性的量度。 两个完全不同、毫无关系的信号，对所有位置，它们互相关值为零。 两个信号在一些部位存在相似性，在相应位置上就存在非零的互相关。

Noisi-环境噪声互相关建模和反演 该工具可用于模拟噪声互相关和对噪声源的敏感度内核。 安装 安装要求（使用anaconda最容易完成） y 大熊猫 mpi4py 地理库 卡托普 h5py 朱皮特 pytest 此外，如果打算将其用于Green的功能，请安装 。 如果您打算运行本教程，请安装jupyter notebook（请参见下文）。 如果遇到mpi4py问题，请尝试将其删除并使用pip重新安装（ pip install mpi4py ）。 安装预包装 安装依赖项后，运行pip install noisi 安装可编辑以进行进一步开发 使用git克隆存储库： git clone https://github.com/lermert/noisi.git 切换到noisi_v1/目录。 呼叫pip install -v -e . 这里。 安装后，转到noisi/noisi目

使用自相关和归一化互相关的浊音音调周期

9.2 基于广义互相关的声源定位matlab仿真代码

基于互相关的亚像素图像配准算法的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

不同混沌序列的产生、初始值敏感性、自相关、互相关性能

分析了OCT系统中某些导致图像畸变的因素,提出了相应的补偿算法——“相关峰值扫描重定位算法”。从图像的相关峰值位置函数中,将样品本身灰度特征的变化规律和畸变特征用数字滤波的方法分离开来。分析了噪声对相关运算的影响及用灰度门限抑制噪声的措施。讨论了算法的容错性,通过对重定位量加以限制,避免了严重错位引起的重定位阶跃失真。对算法存在的累积误差等局限性提出了改进建议。给出了畸变图像的恢复实例。

定义了一个函数用来计算两个序列的互相关值，根据给定的两个序列计算其互相关值并以图形方式输出结果。

用三种不同方法计算信号的互相关函数，并得到了几乎一致的结果。为了更好的理解整个过程，上传一份源码，供分析使用。

互相关性检验，Podobnik et al.(2009)提出的互相关统计量；MF-DCCA