本文探讨了MATLAB中皮尔逊相关系数和模板匹配的概念及应用。皮尔逊相关系数衡量两个变量的线性相关性，而模板匹配则用于图像中特定模式的查找。文中通过示例代码展示了如何计算相关系数以及执行模板匹配操作。
在本文中，我们将讨论MATLAB中的皮尔逊相关系数和模板匹配。皮尔逊相关系数是一种用于度量两个变量之间线性相关性的统计量，而模板匹配是一种用于在图像中查找特定模式的方法。
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是一种度量两个变量之间线性相关性的统计量。它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。在MATLAB中，可以使用corrcoef函数计算皮尔逊相关系数。
以下是一个示例代码，展示如何计算两个变量之间的皮尔逊相关系数：
% 创建两个示例变量
x = [1, 2, 3, 4
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