局部空间自相关分析方法

全局空间自相关的Moran指数反映了区域单元属性值的空间邻接程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。Patrick A.P.Moran（1917-1988）提出了Moran指数和Geary系数，这两个指标用于度量空间自相关的全局性。全局空间自相关概念总结了在整个空间范围内的空间依赖程度。

给定信号向量“y”，计算其自相关函数的估计值。此方法从延迟1开始，直至延迟$p$，适用于实数或复数信号向量。

空间自相关指标显著性检验通过标准化 Z 值实现。Moran's I 显著性检验公式为： E(I) = 1/(n-1)

含噪正弦信号的自相关分析 本程序分析了一个由正弦信号和高斯白噪声叠加而成的信号 x(n) 的自相关函数。信噪比设定为 10dB。 程序步骤： 生成信号： 定义正弦信号 s(n) 的频率、幅度和相位。 生成高斯白噪声 u(n)，并根据信噪比要求调整其功率。 将正弦信号与噪声叠加，得到信号 x(n)。 计算自相关函数： 使用 Matlab 函数 xcorr 计算信号 x(n) 的自相关函数。 结果分析： 绘制自相关函数图像。 观察自相关函数的特点，例如峰值位置、衰减情况等。 分析这些特点如何反映原始信号的周期性以及噪声的影响。 结论： 通过自相关函数的分析，我们可以提取出被噪声掩盖的正弦信号的周期信息。尽管噪声的存在会影响自相关函数的形状，但正弦信号的周期性仍然可以通过自相关函数的峰值位置清晰地识别出来。

特里斯坦·乌塞尔在2018年8月提出了一种新的自相关计算方法，称为imageautocorr。这种方法可以对时序数据或图像进行自相关分析，输出归一化相关系数在-1到1之间的自相关矩阵。用户可以通过不同的输入方式调用imageautocorr函数，包括直接加载图像文件或数据路径。这种方法不仅适用于图像数据，也可以用于任何类型的有序数据，为研究和应用提供了广泛的可能性。

matlab自相关代码自述文件hBN纸张数字回购，最后编辑于2018年11月10日。此仓库包含用于制作NIR hBN纸图2-4的代码/文件。这些图是在以下脚本中生成的：hbnPaper_confocal_and_spectra.m、hbnPaper_g2_and_tau.m、plottingSherifsData.m。我使用export_fig包以高质量导出数字，因此只需确保在运行脚本时将两个文件夹添加到路径中。然后使用Inkscape添加无花果标签（a，b，...），并确保无花果具有正确的尺寸（宽度应为84mm）。从2018年10月11日起，Inkscape文件包含在子文件夹中。细节：hbnPaper_confocal_and_spectra.m（图2）所有数据都在仓库中的某个地方，只需运行脚本就可以找到它。更改第101行上的文件位置以将图像保存在所需位置。去做：放大显示次泊松子发射器的插入物（或至少圈出或强调它），添加比例尺（请参见hBN_NIRv2 ppt演示中的图像以获取比例尺大小）。删除860nm光谱，因为我们没有理论解释—只需

该项目利用自相关和归一化互相关方法，实现了对浊音语音信号的基音周期进行检测。

MATLAB自相关代码MVPA通过交叉验证的MANOVA是由Carsten Allefeld和John-Dylan Haynes引入的方法，用于基于探照灯的多体素模式分析fMRI数据。该方法基于交叉验证的MANOVA和多元通用线性模型。在使用前，需要指定和估算模型，并使用SPM.mat文件和相关数据文件进行分析。探照灯分析接口函数cvManovaSearchlight能够在指定的SPM.mat目录中计算交叉验证的MANOVA，通过设置探照灯半径和对比度矩阵Cs来调整分析参数。

经济现象常具滞后特点，自相关图能有效揭示经济变化趋势，对经济问题的分析与预测具有重要意义。以下详细介绍了自相关图的操作步骤：首先在数据编辑窗口选择变量，然后通过图形菜单进入自相关对话框，选择适当的变换方式和显示选项，包括自相关和偏自相关图。