nncorr
ニューラル ネットワークの時系列間の相互相関
構文
nncorr(a,b,maxlag,'
flag
')
説明
nncorr(a,b,maxlag,'
は、次の引数を取ります。 flag
')
a | 列をタイムステップとして解釈し、行列の行数の合計が |
b | 列をタイムステップとして解釈し、行列の行数の合計が |
maxlag | タイム ラグの最大数 |
flag | 正規化のタイプ (既定 = |
これは、N
行 M
列の cell 配列を返します。ここで、{i,j}
の各要素は、a
の要素 (行列の行) i
と b
の要素 (行列の列) j
との相関から成る、長さが 2*maxlag+1
の行ベクトルです。
a
と b
が行ベクトルで指定された場合、結果は行列の形で返されます。
正規化オプション flag
は以下のとおりです。
'biased'
— 生の相互相関を 1/N にスケーリングします。'unbiased'
— 生の相関を1/(N-abs(k))
にスケーリングします。ここで、k
は結果へのインデックスです。'coeff'
— ラグがゼロの相関が 1.0 となるようにシーケンスを正規化します。'none'
— スケーリングしません。これは既定の設定です。
例
以下は、1 要素、1 サンプル、20 タイムステップの乱数信号の自己相関を最大ラグ 10 で計算します。
a = nndata(1,1,20) aa = nncorr(a,a,10)
以下は、先ほどの信号と別の 2 要素乱数信号との相互相関を最大ラグ 8 で求めます。
b = nndata(2,1,20) ab = nncorr(a,b,8)
バージョン履歴
R2010b で導入