自相关器的设计，微弱信号检测课程设计。怀念当年自己亲自动手做作业。

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用自相关法和幅度差函数法基音检测MATLAB程序

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自己编的自相关检测微弱信号的Matlab程序，能用，内附画FFT频谱图函数

作者结合自己学习实践，从以下三个方面介绍对比了自相关与互相关 1. 定义 2. 从其他角度对于相关的理解 3. 在工程实践中的应用

应用循环自相关函数和快速谱峭度相结合的方法,对滚动轴承早期故障诊断进行分析研究。首先利用谱峭度方法确定滚动轴承振动信号的最佳带通滤波器,然后利用循环自相关函数对滤波后的信号进行解调,提取出滚动轴承故障特征频率,有效地减少了噪声信号的干扰且增强了故障信号。通过仿真与实验数据的轴承故障振动信号验证所提方法的有效性。

描述了自相关函数在信号检测中的应用，我们可通过利用自相关函数，将有用信号从噪声中分辨出来

该程序采用输入矩阵的列，并使用 fft 方法计算这些列的自相关和互相关。 结果与 xcorr 函数非常相似。 该方法可用于评估重复代码序列的互相关以及其他类似调查。 nxm 矩阵输入将导致 nxm^2 矩阵输出。 包含一个等待栏以消除计算需要多长时间的神秘面纱。

识别沿高速公路的车辆碰撞高风险位置对于理解车辆碰撞的原因并基于分析确定有效的对策非常重要。 本文提出了一种GIS方法来检查车辆碰撞的空间模式，并确定它们是否在空间上聚集，分散或随机分布。 使用Moran的I和Getis-Ord Gi *统计信息来检查空间模式，对车辆碰撞数据进行聚类映射，并在高速公路上生成高风险位置。 内核密度估计（KDE）用于生成碰撞密度图，以显示碰撞的道路密度。 建议的方法是使用印第安纳州的2013年车辆碰撞数据进行评估的。 结果表明，该方法在识别车辆碰撞热点和不安全道路位置方面是有效且可靠的。