声明改论文闲暇之余，对相关系数做了简单介绍。本笔记为个人整理，仅限学习使用，转载请标明作者和来源。码字不易，如果觉得不错，git上请点个star吧，个人GItH

波形匹配中互相关的一种新的快速算法，林檩，，基于归一化互相关系数的算法在波形匹配中运用十分广泛，但其缺点是计算量大。为此本文提出了一种利用基于滑动窗口的快速傅立叶变

matlab计算相关系数代码JHU_Bootcamp：Ahrenslab 这是由 Ahrens 实验室于 2017 年 8 月 22 日在 HHMI Janelia 举办的 JHU 训练营课程的 github 存储库。 导师：Takashi Kawashima 和 Mika Rubinov 本课程的目标是学习大规模钙成像实验的数据分析基础知识。 在我们的实验中，约 100,000 个神经元的钙活动同时记录在斑马鱼幼虫的大脑中，斑马鱼在虚拟现实环境中行为[参考 1-3]。 在本课程中，我们使用 Matlab 作为编程环境。 我们使用 JHU_demo.mlx 来演示和练习数据分析。 成像数据集可以从 thd dropbox () 下载。 在这个实验中，鱼会根据环境中出现的各种视觉刺激改变其游泳模式。 我们分析了单个神经元的活动如何根据不同的行为变量（游泳模式、视觉刺激）进行调整，以及它们如何根据调整情况在大脑中分布。 下面是演示代码（“JHU_demo.mlx”）的一个例外。 您可以在代码中找到更详细的解释。 数据分析 首先，我们加载行为变量、神经元活动和神经元位置的数据。 root_d

三、相关系数的极大似然估计 极大似然估计有一个重要性质：设 的极 大似然估计是 ，而且变换 是一一 对应的，则 的极大似然估计就是 。 利用这一性质就可得到以下各相关系数的极大 似然估计。这里均假定 。

采用0.205 ms的曝光时间，研究了观测速度范围包含去相关区域和未去相关区域时的散斑对比度与观测物速度间的关系。结果表明，利用对比度随取样帧数的变化趋势，并结合时间序列散斑图像相关系数曲线，可以在复杂环境下正确区分两个区间内的速度大小；同时，选用适当散斑图像帧数进行对比度计算，可以同时为探测大速度和小速度区间的速度变化提供较高灵敏度。

MATLAB实现线性拟合和相关系数 源程序代码.zip

MATLAB实现线性拟合和相关系数 源程序代码.zip

输出的相关系数为 带通系统输出的平均功率为 带通系统的相关时间是由相关系数的慢变部分定义的， 因此带通系统的相关时间与低通系统的相关时间一致： 3 白噪声通过理想带通系统

在了解SSA时候从文献中看到该预测方法，并将其实现，通过简单的案例测试了该方法，并得到较好的预测结果。当然该方法对非平稳序列的预测、长时序预测的效果怎样还未知，需要进一步验证，这里将代码进行整理和分享。

计算emd分量的能量熵；imf与原信号的相关系数