噪声背景下的信号检测是一项复杂而又重要的任务，在雷达信号检测和通信领域都是重要的课题。本文主要针对在噪声背景下周期信号的检测问题，先介绍了几种较为常用的信号检测方法，对自相关函数检测法进行了理论推导，仿真及分析并且仿真分析了多重自相关检测方法的效果，在低信噪比情况下与普通自相关函数法进行了比较。此外还给出了通信信号和雷达信号的检测实例。

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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计量经济学实验报告(多元线性回归自相关)借鉴.pdf

本文档所展示的是时间序列课本中所须学习的时序图和自相关图，我们采用案例的形式，通过具体实例更加清晰明确的学好时序图和自相关图，实践出真知。

MLBQTEST(X,LAGS) 执行多变量 Portmanteau 检验。 h = mlbqtest(X,LAGS) 返回 LAGS 的逻辑值 (h)，拒绝决定来自对多元系列 X 中的联合互相关进行多元 Portmanteau 检验。 h = mlbqtest(X,LAGS,ALPHA) 指定显着性水平（默认值 = 0.05）。 [h,pValue] = mlbqtest(~) 返回假设检验的拒绝决定和 p 值。 [h,pValue,stat,cValue] = mlbqtest(~) 还返回假设检验的检验统计量 (stat) 和临界值 (cValue)。 输入参数 X：具有 k 个资产和 T 次的多元时间序列 (T xk)。 检验原假设 H0：所有相关系数为零，即。 rho_1=rho_2=...rho_m=0，其中 m 滞后备择假设H1：有一些系数不为零。

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该程序可以求得任意两个长度相同的离散信号的互相关系数以及自相关系数，并绘制其图像

给定信号向量“y”，计算自相关函数 (ACF) 的估计值。 它针对从1的延迟开始的“ p”延迟进行此操作，即不计算第零延迟（因为无论信号如何，该延迟始终为1）。 这适用于实数或复数信号向量

此函数为输入图像创建自相关图向量任何尺寸。 先验假设的不同距离可以在向量中由用户定义。 它实现了 Huang 等人定义的算法。 论文“使用彩色自测图的图像索引” 输入： I=代表彩色图像的uint8矩阵distance_vector= 代表不同距离的向量计算颜色分布。 输出： correlogram_vector=这是一个直线向量，表示64 种量化颜色的出现概率。 它的总维数是64n X 1； 其中 n 是不同 inf 范数距离的数量 用法：（为用户定义的距离创建自相关图向量） I=imread('peppers.png'); 距离向量=[1 3]; correlogram_vector=color_auto_correlogram(I,distance_vector); 联系作者： Soumyabrata开发电子邮箱：soumyabr001@e.ntu.edu.sg http:/