xcorr是用于求解序列自相关和互相关的函数，通过help命令可以调出其具体说明，MATLAB中提供的几种用法如下：
c = xcorr(x,y)
c = xcorr(x)
c = xcorr(x,y,\'option\')
c = xcorr(x,\'option\')
c = xcorr(x,y,maxlags)
c = xcorr(x,maxlags)
c = xcorr(x,y,maxlags,\'option\')
c = xcorr(x,maxlags,\'option\')
[c,lags] = xcorr(...)
这里只简单的举几个例子作分析，注：这里只分析线性卷积和线性相关，至于圆周卷积和圆周相关不做介绍(其涉及到圆周移位，主要用于周期序列)。
其实说到相关，我们很容易想到卷积，回顾下线性卷积的几个主要步骤
1.翻褶-2移位-3相乘-4相加(积分)
再回顾下线性相关的步骤，很容易分辨两者的共同点和不同点
1.移位(左移右移)-2相乘-3.相加
很明显，线性相关的步骤相比于线性卷积而言，只是少了翻褶这一步骤
（1）我们举例自相关用法：
a=xcorr([1 2 3],[1 2 3])
a =
3 8 14 8 3
这句语句是求解序列[1 2 3]的自相关输出，在MATLAB中式如何算的呢，下面分析
原序列 1 2 3---左右移位得到
1 2 3
1 2 3 =1x1+2x2+3x3=14
1 2 3 =2x1+3x2=8
1 2 3 =3x1=3
8 =1x2+2x3= 1 2 3
3=1x3= 1 2 3
这样一分析就很好理解了，至于互相关，操作过程和上面是一样的，但是需要注意的是，当个2个序列的长度不一样时，
MATLAB会将较短的序列补0操作，补至和较长序列一样的长度，其实这和理论上的操作也是一致的。
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