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1、基于fft算法的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 DocumentsMATLABde
2、ns_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）;