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1、Matlab中有两个现成的函数可以求自相关：方法1是利用互相关函数xcorr；方法2是自相关函数autocorr。但是对于向量x，只是进行xcorr(x)和autocorr(x)，求的的结果却差别很大。
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2、1 横坐标代表信号的延迟时间，因为自相关的定义是一个信号经过延迟后与（未延迟的）自身相乘积分。纵坐标的单位是信号单位的平方乘以时间，比如信号是电压（V）那么纵坐标的单位就是（V^2 s）表示能量。
3、x=0：0.01：10； X = sin(x)； [r，lags]=xcorr(X)； plot（lags，r）%%画图 xcorr是系统自带的相关函数（没有归一化）命令，后面如果只有一组输入数就是自相关函数，有2个就是互相关函数。
4、xcorr，是指互相关函数。xcorr函数只能估计有限序列。c = xcorr(x，y) 返回矢量长度为2*N-1互相关函数序列，其中x和y的矢量长度均为N，如果x和y的长度不一样，则在短的序列后补零直到两者长度相等。
5、在自相关图中，自相关系数始终控制在两倍标准差范围内，并且在零轴附近波动，这是纯随机性非常强的平稳时间序列。
6、[cory，lag]=xcorr(f，unbiased)；plot(lag/fs，cory）； %自相关函数(无偏差的)，其中，f为原函数，cory为要求的自相关函数，lag为自相关函数的长度。fs为地函数的取样频率。
自相关函数计算公式是R(τ）=E[x（t）x（t+τ）]，自相关函数是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数，在某些领域，自相关函数等同于自协方差。
取值之间的相关程度，其定义式为 自相关函数的主要特点：自相关函数为偶函数，其图形对称于纵轴。当s=t 时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即 周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。
自相关函数和互相关函数的matlab计算和作图 首先说说自相关和互相关的概念。
graphs——time series——autocorrelations，把你要分析的变量选择到variables里面，把Display的Autocorrelations和Partial autocorrelations勾上。然后ok分析。出来的结果中ACF为自相关系数，而PACF为偏相关系数的图。
(5)对x(3)t计算自相关函数和偏相关函数，并进行初步识别。(6)使用抗差估计计算参数。(7)进行模型适用性检验。(8)生成组合模型。(9)进行拟合与预报。
自相关函数在不同的领域，定义不完全等效。在某些领域，自相关函数等同于自协方差。信号处理同一时间函数在瞬时t和t+a的两个值相乘积的平均值作为延迟时间t的函数，它是信号与延迟后信号之间相似性的度量。
自相关函数为偶函数，其图形对称于纵轴。当s=t 时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即 周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。
自相关函数是表示某一函数本身变化快慢的函数.具体应用在数字信号基带最佳接收时代替匹配滤波器，容易实现.可以参考斯科拉《数字通信-基础与应用》，很详细。
自相关函数应用非常广泛，在不同的应用领域中它具有不同的物理意义 例如，在电学、信号处理方面，一个随机过程（信号）的自相关函数与该随机过程（信号）的功率谱或能量谱成傅立叶变换对的关系。