相位差的求取问题

antonylau

两个信号进行相关，得到时间延时的相关系数图，但由于两个信号同时采集，同时结束，长度一样，
延时的时候第二个信号后面的数据在matlab里面是补0处理么？
于是结果会呈现菱形，从负时间轴到正时间轴。
但对于正弦函数，在每一个周期的时候，两者都应该有一个最大的相关值，且幅度应该一样？
这种情况怎么处理?
就是在这个基础上我想找到两个信号的相位差（如果还差2pi整数倍估计也不行），结果不太一样，怎么回事？

clear; clc;
n=50;                              %设定每周期数据采集点数
T=10;                               %采样周期数
t=0:1/n:T-1/n;                      %采样数
N=length(t); fs=200;

y1=2*sin(2*pi*t);                           %信号1
delay0=pi/3;                             %相位差取pi/3

y2=3*sin(2*pi*t+delay0);                  %信号2

figure, subplot 121; plot(t,y1); subplot 122; plot(t,y2);
%=========================method1==========================================
C0=sum(y1.*y2);%y1,y2 cross-correlation
A0=sum(y1.*y1);%y1 auto-correlation
B0=sum(y2.*y2);%y2 auto-correlation
a=sqrt(A0); b=sqrt(B0); delay1=acos(C0/(a*b));

%=========================method2==========================================
Cc=cpsd(y1,y2,[],[],[],fs,'twosided');
Ccabs=abs(Cc); Ccphase=angle(Cc); Ccphaseunwrap=unwrap(Ccphase);
figure; subplot 131; plot(Ccabs);
[y_max,t_max]=max(Ccabs(1:100)); delay2=Ccphaseunwrap(t_max);

%==========================method3=========================================
for i=0:50,
    temp=xcorr(y1(70:120),y2(i+70:120+i),'coeff'); y(i+1)=temp(51);   
end
[y_maxnew,t_maxnew]=max(y);  delay3=2*pi*(t_maxnew-1)/n;
subplot 132; plot(y);

%=========================method 4======================================
for i=0:50,
    temp=sum(y1(70:120).*y2(i+70:120+i)); ynew(i+1)=temp/50;
end
[y_new,t_new]=max(ynew);  delay4=2*pi*(t_new-1)/n;
subplot 133; plot(ynew);

%====================method 5==========================================
NEWCORR=crosscorr(y1,y2,300); [newmax,tmax]=max(NEWCORR);
delay5=2*pi*(tmax-301)/n+2*pi; figure,plot(NEWCORR);


[ 本帖最后由 ChaChing 于 2009-3-5 13:59 编辑 ]

antonylau

已解决
%==========================method3=========================================

for i=0:50,
    temp=xcorr(y1(70:120),y2(i+70:120+i),'coeff');
    y(i+1)=temp(51);   

end
[y_maxnew,t_maxnew]=max(y);  
delay3=２*pi-2*pi*(t_maxnew-1)/n;
subplot 132; plot(y);

%=========================method 4======================================

for i=0:50,
    temp=sum(y1(70:120).*y2(i+70:120+i));
    ynew(i+1)=temp/50;   
      
end
[y_new,t_new]=max(ynew);  
delay4=２*pi-2*pi*(t_new-1)/n;
subplot 133; plot(ynew);

%====================method 5==========================================
NEWCORR=crosscorr(y1,y2,300);
[newmax,tmax]=max(NEWCORR);
delay5=２*pi-2*pi*(tmax-301)/n+2*pi;
figure,plot(NEWCORR);


n的取值足够大时

结果一致～～