之前在《學習LabVIEW（六）——匹配濾波的簡單仿真》中，我們直接利用“信號處理->信號運算->互相關”節(jié)點實現(xiàn)了匹配濾波?？驁D非常簡單，把信號序列和同步序列同時輸入到互相關節(jié)點，輸出就是想要的結果了?；ハ嚓P節(jié)點如何運算互相關呢？它包含了兩種算法，一種是時域的卷積，另一種是頻域的相乘，利用FFT提高計算效率。今天我們自己利用數(shù)據(jù)隊列和向量點積（內(nèi)積）實現(xiàn)互相關的運算。數(shù)據(jù)隊列節(jié)點發(fā)揮了一組移位寄存器的作用（見《幽默的LabVIEW編程之濫用多個移位寄存器》），點積節(jié)點則實現(xiàn)了加權求和。這就是內(nèi)積或者相關的運算本質(zhì)。
首先，信號的構造還是使用了MATLAB節(jié)點，這樣比較方便而且便于調(diào)整，如下圖所示：


MATLAB節(jié)點輸出的信號是一個數(shù)組，我們利用for-loop和索引模式的隧道，將數(shù)組拆成一個一個的元素，在循環(huán)中依次處理，相當于把一個Buffer中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成了一個標量構成的數(shù)據(jù)流。注意syncHead進入循環(huán)的隧道沒有使用索引模式，因為在循環(huán)內(nèi)部要把syncHead當做一個整體來處理。在循環(huán)內(nèi)部，將外部來的數(shù)據(jù)流中的標量數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)隊列節(jié)點，然后將數(shù)據(jù)隊列節(jié)點的輸出與同步頭使用點積節(jié)點作內(nèi)積運算。運算得到的標量通過一個索引模式的隧道連接到循環(huán)之外的scope，這樣就能在界面上看到濾波的結果。完整的程序框圖如下所示：


程序的一次運行結果如下圖所示：


至于這種在時域?qū)崿F(xiàn)的相關運算，是不是不如基于FFT的頻域運算高效呢？實際上，序列點數(shù)很少時，時域的實現(xiàn)更高效一些。