混沌映射logistic 模型自相关图 ，这个是matlab源程序，本人演示正常通过

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。

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:/

This function creates the auto-correlogram vector for an input image of any size. The different distances which is assumed apriori can be user-defined in a vector. 此函数用于为任何大小的输入图像创建自动相关图向量。假设先验假设的不同距离可以由用户在向量中定义。

自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图。横坐标表示延迟阶数，纵坐标表示自相关系数 偏自相关图跟自相关图类似， 横坐标表示延迟阶数，纵坐标表示偏自相关系数 自相关图与偏自相关图的python代码实现： from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plot_acf(b.salesVolume) plot_pacf(b.salesVolume) 可以看到，这个数据是偏自相关系数拖尾，自相关系数截尾的数据 补充知识：python 数据相关性可视化 话不多说直接上代码 import matplotlib.pyplot a

主要介绍了python实现时间序列自相关图(acf)、偏自相关图(pacf)教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

本程序为Matlab程序，根据北斗三号卫星导航B1C特点，画了BOC（1，1）MBOC（6，1，4/33）以及北斗二号BPSK-R（2）频频分布。及信号自相关峰值图，可以看出，BOC调制的多峰值等特点，以及频频带宽特性。