看了MATLAB關於xcorr的help文檔沒搞清楚什么意思，只夠看到一篇不錯的文章，通過簡單事例即可了解其應用。
輸入的是一個簡單一維序列x=[1，2，3]
第一：缺省注釋項，[a,b]=xcorr(x),通過該命令計算的結果為：a=3 8 14 8 3;b=-2 -1 0 1 2.
下面介紹一下，該過程計算機是如何計算的，首先講b的計算，設一維序列的長度為N，則序列中任意兩個數據序號相減，最小值為1-N，最大值為N-1，且能取遍兩者之間的所有整數，將這些數從小到大排列得到的就是b；然后講a的計算，在缺省注釋項的情況下，a的計算是這樣的，a的每一項是對應b的每一項的
1、當b（1）=-2時，計算a（1）時只用到一組數據——（3，1）注意順序，只有這兩個數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=-2，因此a（1）的計算公式為：3*1=3
2、當b（2）=-1時，計算a（2）時用到兩組數據——（2，1）和（3，2），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=-1，因此a（2）的計算公式為：2*1+3*2=8
3、當b（3）=0時，計算a（3）時用到三組數據——（1，1）、（2，2）、（3，3），這三組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=0，因此a（3）的計算公式為：1*1+2*2+3*3=14
4、當b（4）=1時，計算a（4）時用到兩組數據——（1，2）和（2，3），（讀者請對比和情況2的區別），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=1，因此a（4）的計算公式為：1*2+2*3=8
5、當b（5）=2時，計算a（4）時用到一組數據——（1，3），（讀者請對比和情況1的區別），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=2，因此a（4）的計算公式為：1*3=3
第二：注釋項為‘unbiased’，[a，b]=xcorr（x，‘unbiased’），通過該命令計算的結果為：a=3 4 4.6667 4 3；b=-2 -1 0 1 2.下面介紹計算機如何計算該過程，b的計算在四種注釋項的情況下是相同的，就不再講述了。a的計算仍是和b的每一項相對應的。
1、當b（1）=-2時，計算a（1）時只用到一組數據（記N=1）——（3，1）注意順序，只有這兩個數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=-2，因此a（1）的計算公式為：（3*1）/1=3
2、當b（2）=-1時，計算a（2）時用到兩組數據（記N=2）——（2，1）和（3，2），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=-1，因此a（2）的計算公式為：（2*1+3*2）/2=4
3、當b（3）=0時，計算a（3）時用到三組數據（記N=3）——（1，1）、（2，2）、（3，3），這三組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=0，因此a（3）的計算公式為：（1*1+2*2+3*3）/3=4.6667
4、當b（4）=1時，計算a（4）時用到兩組數據（記N=2）——（1，2）和（2，3），（讀者請對比和情況2的區別），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=1，因此a（4）的計算公式為：（1*2+2*3）/2=4
5、當b（5）=2時，計算a（4）時用到一組數據（記N=1）——（1，3），（讀者請對比和情況1的區別），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=2，因此a（4）的計算公式為：（1*3）/1=3
第三：注釋項為‘biased’，[a，b]=xcorr（x，‘biased’），通過該命令計算的結果為：a= 1.0000 2.6667 4.6667 2.6667 1.0000，b=-2 -1 0 1 2。下面介紹計算機如何計算該過程，注意到本次計算用到的序列x的長度為3，記為M=3。
1、當b（1）=-2時，計算a（1）時只用到一組數據——（3，1）注意順序，只有這兩個數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=-2，因此a（1）的計算公式為：（3*1）/M=1
2、當b（2）=-1時，計算a（2）時用到兩組數據——（2，1）和（3，2），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=-1，因此a（2）的計算公式為：（2*1+3*2）/M=2.6667
3、當b（3）=0時，計算a（3）時用到三組數據——（1，1）、（2，2）、（3，3），這三組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=0，因此a（3）的計算公式為：（1*1+2*2+3*3）/M=4.6667
4、當b（4）=1時，計算a（4）時用到兩組數據——（1，2）和（2，3），（讀者請對比和情況2的區別），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=1，因此a（4）的計算公式為：（1*2+2*3）/M=2.6667
5、當b（5）=2時，計算a（4）時用到一組數據——（1，3），（讀者請對比和情況1的區別），這兩組數據的序號相減（后面數據的序號減去前面的）滿足b=2，因此a（4）的計算公式為：（1*3）/M=1
第四：注釋項為‘coeff’，[a，b]=xcorr（x，‘coeff’），通過該命令計算的結果為：a= 0.2143 0.5714 1.0000 0.5714 0.2143，b=-2 -1 0 1 2，下面介紹計算機如何計算該過程，這種情況實際是將第三種情況下得到的結果進行歸一化，使得b=0時對應的值為1，a（1）=1/4.6667=0.2143；a（2）=2.6667/4.6667=0.5714，a（3）=4.6667/4.6667=1，a（4）=2.6667/4.6667=0.5714，a（5）=1/4.6667=0.2143
另：xcorr命令在工程上的應用通常是對時間上的采樣數據序列x進行處理，當數據點采完之后交給Matlab處理時，Matlab是不知道你的采樣時間間隔的，它僅僅根據上文所述的計算過程對輸入的數據序列x進行計算，但我們可以自己定義時間間隔，例如dt=0.01，此時t=dt*b即代表相關性計算中的時間延遲，前半部分是超前，后半部分是滯后，若R=xcorr（x，‘unbiased’），則通過命令：plot（t，R）即可得到該時域信號的自相關函數曲線。