主要内容
在测量中找到一个信号
您收到一些数据，并想知道它是否与您测量的更长的流匹配。交叉相关允许您制作该确定，即使数据被噪声损坏。
加载到工作空间中的录音在桌面上旋转。裁剪一秒的片段并听取它。
加载（'ring.mat'）时间= 0：1 / fs :(长度（y）-1）/ fs;m = min（y）;m = max（y）;full_sig = double（y）;timea = 7;timeb = 8;Snip = Timea * FS：TimeB * FS;片段= full_sig（snip）;％听到，键入soundsc（片段，fs）
绘制信号和片段。突出显示片段端点以供参考。
图（时间，full_sig，[timea timeb; timea timeb]，[m; m m]，'r--'）Xlabel（'时间（s）'）ylabel（'干净的'）轴紧的
绘图（Snip / FS，片段）XLabel（'时间（s）'）ylabel（'干净的'） 标题（'分段'）轴紧的
计算并绘制全信号和片段的互相关。
[Xcorr，LAG] = XcorR（full_sig，片段）;绘图（LAGS / FS，XCORR）网格XLABEL（'滞后（s）'）ylabel（'干净的'）轴紧的
互相关是最大的滞后是信号'起点之间的时间延迟。重写信号并覆盖片段。
[〜，i] = max（abs（xcorr））;maxt = lags（i）;试验=南（大小（全_sig））;试验（maxt + 1：maxt +长度（片段））=片段;绘制（时间，full_sig，time，试用）xlabel（'时间（s）'）ylabel（'干净的'）轴紧的
重复过程，但分别添加噪声以发出信号和片段。无法从噪音中挑出声音。
noiseamp = 0.2 * max（abs（碎片））;片段=片段+ noiseamp * randn（尺寸（片段））;full_sig = full_sig + noiseamp * randn（size（full_sig））;％听到，键入soundsc（片段，fs）图（时间，full_sig，[timea timeb; timea timeb]，[m; m m]，'r--'）Xlabel（'时间（s）'）ylabel（'嘈杂'）轴紧的
此过程尽管高噪音水平，但仍查找丢失的片段。
[Xcorr，LAG] = XcorR（full_sig，片段）;绘图（LAGS / FS，XCORR）网格XLABEL（'滞后（s）'）ylabel（'嘈杂'）轴紧的
[〜，i] = max（abs（xcorr））;maxt = lags（i）;试验=南（大小（全_sig））;试验（maxt + 1：maxt +长度（片段））=片段;图绘图（时间，full_sig，time，试用）xlabel（'时间（s）'）ylabel（'嘈杂'）轴紧的
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