Matlab의 두 신호를 비교하는 가장 좋은 방법은

Question

입니다. 다른 신호 (y 및 z라고 부르기로합니다)와 비교할 MATLAB에서 만든 신호가 있습니다. 내가 찾고있는 것은 비슷한 두 신호의 비율 또는 백분율을 할당하는 방법입니다.

내가 corrcoef를 사용하려고했지만, 내가 (corrcoef(y,z) = -0.1141을) 매우 가난한 값을 가져, 아직 내가 서로 겹쳐 두 개의 플롯의 FFT 볼 때, 나는 시각적 것은 매우 유사하다고 말했다. 두 신호의 크기에 대한 FFT의 corrcoef를 살펴보면 훨씬 더 유망한 것으로 보입니다 : corrcoef(abs(fft(y)),abs(fft(z))) = 0.9955 그러나 순수한 형태의 두 신호가 아닌 것으로 보이는이 신호가 가장 좋은 방법인지 확신 할 수 없습니다. 상관 관계가있다.

설명 된대로 Matlab에서 두 신호를 비교하는 방법에 대한 권장 사항이 있습니까?

감사합니다.

Answer 1

"비슷한"이 무슨 의미인지 명확하게 정의하지 않으면 질문에 답할 수 없습니다.

"유사 함"으로 "상관 된 주파수 응답"을 의미하는 경우 게임보다 한 발 앞설 수 있습니다!

일반적으로 적절한 메트릭을 정의하는 것은 매우 특수한 응용 프로그램입니다. 으로 대답해야합니다.이 두 신호가 얼마나 유사한지를 알고 싶다면 얼마나 유사한 지 알고 싶습니다. 동일한 시스템에 입력됩니까? 같은 알고리즘으로 탐지해야합니까?

한편, freq-domain 상관 관계를 사용하는 것은 나쁘지 않습니다.

http://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model http://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_model http://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive%E2%80%93moving-average_model

:하지만 당신은 또한

http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping

또는 다양한 통계 모델에서 시계열의 가능성을 고려해 볼 수 있습니다

또는 기타 여러 모델 ...

필자는 다음을 추가해야합니다. 일반적으로 상관 계수 betw 두 개의 시계열은 특정 상황 (예 : 위상 변화 없음)을 제외하고는 시계열 유사성의 매우 불량한 척도입니다.

Answer 2

Pete는 더 진행하기 전에 유사성 개념을 정의해야한다고 생각합니다 . 당신은 그러나, 귀하의 상황에 대한 유사성의 유용한 개념으로 정규화 된 최대 상호 상관 크기를 찾을 수 있습니다 : 유사성의

norm_max_xcorr_mag = @(x,y)(max(abs(xcorr(x,y)))/(norm(x,2)*norm(y,2))); 
x = randn(1, 200); y = randn(1, 200); % two random signals 
norm_max_xcorr_mag(x,y) 

ans = 0.1636 

y = [zeros(1, 30), 3.*x]; % y is delayed, multiplied version of x 
norm_max_xcorr_mag(x,y) 

ans = 1 

이 개념은 두 시퀀스의 기계적 상관 관계와 유사하지만 시간 지연에 불변이다.