我有两个（或更多）时间序列，我想彼此关联以寻找常见的变化，例如上升或下跌等。
问题是时间序列都相当嘈杂，标准偏差相对较高，这意味着很难看到共同的特征。信号以相当低的频率（每30秒一个点）采样，但覆盖合理的时间段2小时+。通常情况是两个标志的长度不同，例如1x1小时和1小时。 1x1.5小时。
有人能建议一些好的关联技术，理想情况下使用内置或定制的matlab例程吗？我尝试过自动相关只是为了比较单个信号中的滞后，但我得到的只是三角形，最大值为0滞后（我认为这意味着除了自身之外没有明显的相关性？）。互相关不是更好。
任何想法都会非常感激。
答案 0 :(得分：2)
以交叉协方差（xcov）开头，而不是互相关。 xcov删除每个数据集的DC分量（减去平均值），然后进行互相关。当您对两个方波进行交叉关联时，会得到一个三角波。如果您在较大的偏移上有小信号，则会得到一个三角波，其变化很小。
答案 1 :(得分：0)
如果您认为两个信号之间存在延迟，那么我将使用xcorr来计算延迟。由于xcorr正在对信号进行FFT，你应该在调用xcorr之前删除它，你可能还想考虑添加一个窗口（例如hanning）来减少泄漏，如果数据不是自窗口的话。
如果信号之间没有延迟，或者您已找到并消除了延迟，则可以平均两个（或更多）信号。随机噪声应趋向于平均为零，并且共同特征将接近真实值。