%Definizione segnali
t=[1:1000]; %definizione tempo (campionamento 1 sec)
t2=[1:1/256:1000]; %definizione tempo (1000 secondi campionati a 256Hz)
x=cos(0.5*t);
x1=cos(0.25*t);

%Visualizzazione dei segnali
figure; plot(t,x);
hold on; plot(t,x1,'r');

xt2=cos(0.5*t2); %definizione segnale sinusoidale su t2
figure; plot(xt2) %plot senza variabile tempo (x: campioni 1-255000)
figure; plot(t2,xt2) %plot con variabile tempo (x: secondi 1-1000);

%Definizione rumore
w=randn(size(t)); %creazione di un array di dimensione uguale a t contenete campioni di un rumore gaussiano
x2=w+x; %segnale cosinusoidale sovrapposto a rumore
x3=cos(0.5*t+w); %segnale cosinusoidale con fase randomizzata

%Definizione somma sinusoidi
x4=x+x1;
plot(t,x4);

x5=x4+w; %somma sinusoidi sporcata da rumore
figure; plot (x5)


%calcolo autocorrelazione (funzione autocorr per Matlab 2016 e xcorr per
%Matlab 2017)

[ACFx,lagX]=autocorr(x,100); %autocorrelazione segnale cos
figure;plot(lagX,ACFx); hold on; plot(-lagX,ACFx)

[ACFw,lagW]=autocorr(w,100); %autocorrelazione rumore
figure;plot(lagW,ACFw); hold on; plot(-lagW,ACFw)

[ACFx2,lagX2]=autocorr(x2,100); %autocorrelazione segnale+rumore
figure;plot(lagX2,ACFx2); hold on; plot(-lagX2,ACFx2)

[ACFx3,lagX3]=autocorr(x3,100); %autocorrelazione cos con fase random
figure;plot(lagX3,ACFx3); hold on; plot(-lagX3,ACFx3)

[ACFx4,lagX4]=autocorr(x4,100); %autocorrelazione somma sinusoidi
figure;plot(lagX4,ACFx4); hold on; plot(-lagX4,ACFx4)

[ACFx5,lagX5]=autocorr(x5,100); %autocorrelazione somma cos + rumore
figure;plot(lagX5,ACFx5); hold on; plot(-lagX5,ACFx5)


%Crosscorrelazione tra somma di cos (x4) e cos 0.5 con fase randomizzata
%(x3)
[XCR34,lagX34]=crosscorr(x3,x4,100);
figure;plot(lagX34,XCR34)