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Signal Processing Toolbox™ には、信号の類似性を検出するための相関および畳み込み関数群が用意されています。周期性を特定し、長いデータ レコードに埋もれた目的の信号を検出して、同期するために信号間の遅延を測定します。入力信号に対する線形時不変 (LTI) システムの応答を計算して多項式乗算を行い、循環畳み込みを実行します。
信号がノイズを含む長いデータ ストリームのセグメントと一致するかどうかを判断します。
相互相関を使用して、異なる長さの信号を整列させる方法を学習します。
異なる瞬間に異なるセンサーによって収集されたデータを同期化します。
相互相関を使用して、非同期データを融合します。
ノイズを含む信号内の周期の存在を確認し、その期間を決定します。
自己相関を使用して、音声の記録からエコーを除去します。
マルチチャネル信号の自己相関と相互相関を計算します。
ホワイト ノイズ過程の自己相関列の信頼区間を作成します。
指数シーケンスの自己相関関数を計算して解析結果と比較します。
2 つの指数シーケンスの相関関数を計算して解析結果と比較します。
フィルター処理によってホワイト ノイズ過程に自己相関を発生させます。
2 つの移動平均過程間の相互相関列を求めてプロットします。
相互相関列を使用して、ノイズで破損したシーケンスの時間遅延を検出します。
相互相関列を使用して、2 つの正弦波間の位相遅れを推定します。
線形畳み込みと循環畳み込みの等価性を証明します。