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,'flag') は、次の引数を取ります。

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 N である行列または cell 配列。

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 M である行列または cell 配列。

maxlag

タイム ラグの最大数

flag

正規化のタイプ (既定 = 'none')

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

参考

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