仿真程序如下：%步骤：%(1) x,y都在高位补M（数据长度）个零%(2) 求2M点FFT,X(K),Y(K)%(3) 求乘积，Rxy(K)=X(K)*Y‘(K) 注：Y(K)取共轭%(4) 求2M点IFFT, rxy= IFFT(Rxy(K))clc;close all;clear all;x1=load('D:My DocumentsMATLABdens_flow_ejieRF1.txt'); %导入数据y1=load('D:My DocumentsMATLABdens_flow_ejieRF2.txt'); %导入数据xcorr_size=512; %定义互相关的长度xk=zeros(1,2*xcorr_size);yk=zeros(1,2*xcorr_size);label_x=zeros(1,2*xcorr_size);velo= zeros(1,2*xcorr_size);xk(1:xcorr_size)=x1(1:xcorr_size); %以下为对比实验，将用fft相关算法和XCORR实现进行对比，发现不用使用反折方法也能实现相关yk(1:xcorr_size)=y1(1:xcorr_size); %实现效果非常好XK_FFT=fft(xk);YK_FFT=conj(fft(yk)); %求共轭，只是在复数乘法之前加了一个 取共轭操作ZK= XK_FFT.*YK_FFT;rxy=fftshift(ifft(ZK)); %用取实部的操作一样figure;plot(rxy);title('fft算法实现线性相关');rxy2=xcorr(xk(1:xcorr_size),yk(1:xcorr_size));figure;plot(rxy2);title('matlab自带相关函数xcorr结果');untitled1untitled1untitled2untitled2
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简介：用fft算法实现相关的MATLAB仿真,该方法易于在FPGA上实现相关算法，比直接用相乘来得简单，而且但相关点数越多计算量相对而言比直接求解减少
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