如何使用matlab计算矩阵的列之间的Pearson correlation
皮尔逊相关系数的Matlab实现：
function coeff = myPearson(X , Y)
% 本函数实现了皮尔逊相关系数的计算操作
%
% 输入：
% X：输入的数值序列
% Y：输入的数值序列
%
% 输出：
% coeff：两个输入数值序列X，Y的相关系数
%
if length(X) ~= length(Y)
error('两个数值数列的维数不相等');
return;
end
fenzi = sum(X .* Y) - (sum(X) * sum(Y)) / length(X);
fenmu = sqrt((sum(X .^2) - sum(X)^2 / length(X)) * (sum(Y .^2) - sum(Y)^2 / length(X)));
coeff = fenzi / fenmu;
end %函数myPearson结束
也可以使用Matlab中已有的函数计算皮尔逊相关系数：
coeff = corr(X , Y);
来源：http://zh.wikipedia.org/zh-cn/相关
解决方案1：
直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft();例如信号x
y=fft(x);%对信号傅里叶变换到频域
z=ifft(y);%对信号y傅里叶反变换到时域，
解决方案2：
工具箱啊。IFFT()函数
min(min(corrcoef(x1, x2))) 就是x1,x2之间的相关系数。
比如
t = (1:0.1:100)';
w = 2*pi;
x1=sin(w*t)+randn(size(t));
x2=cos(w*t)+randn(size(t));
x3=sin(w*t)+randn(size(t));
x1_x2 = min(min(corrcoef(x1, x2)))
x1_x3 = min(min(corrcoef(x1, x3)))
2、用corrcoef函数
设a1,b1,c1,d1 ，a2,b2,c2,d2 分别为f(x)和g（x）的系数
x=[a1,b1,c1,d1];
y=[a2,b2,c2,d2];
z=corrcoef(x,y)
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