如何分析两个时间序列之间是否存在相关性？ 量化两个时间序列之间的相关性可以从很多方向着手，下面说说我的总结仅供参考(Python).基于你的信号类型…
对两个信号做互相关的目的和结果是什么？ 刚刚接触信号处理应用这一部分，讲到了自相关和互相关，知道公式但并不是很理解相关运算是为了什么，结果…
描述信号之间相似程度的方法有哪些 假定我们要描述两个信号的相似性，最直观的办法就是将两个信号相减，计算其误差能量。如果误差能量为0，说明两个信号完全一致。误差能量越大，则说明两个信号越“不像”。这只是最简单的情况。复杂一些的情况是，如果两个信号形状一致，但幅度大小不同，比如说两个同频的单频正弦信号，一个幅度为2，一个幅度为1，我们知道这两个信号也是非常之像的，但用上面这种办法就行不通了。假定第一个信号为s1(n)，第二个信号为s2(n)，那么很明显，我们希望构造如下的误差信号：v(n)=s1(n)-A*s2(n)这时直观上表征这两个信号“像不像”的指标是这个误差信号的能量最小。也即是：Ev=∑v2(n)=∑[s1(n)-A*s2(n)]2s12(n)-2A*∑s1(n)*s2(n)+A2*∑s22(n)E1-2A*∑s1(n)*s2(n)+A2*E2其中Ev表示误差能量，E1、E2分别表示s1和s2这两个信号的能量。为使上述误差能量最小，由简单的微积分知识，可知此时A的取值为：A=∑s1(n)*s2(n)/E2如果将两个信号的相关函数定义为：C=∑s1(n)*s2(n)此时的误差能量为：Ev=E1-C2/E2最理想的情况是误差能量为0，此时相关函数C2=E1*E2。也就是说，当两个信号的相关函数的值为这两个信号的几何平均值时，这两个信号是完全一致的。相关函数越大，则。
互相关函数好是什么意思山东 互相关函数介绍？描述两个不同的信号之间的相关性的函数，这两个信号不一定是随机信号。函数？对于连续信号公式表示为R(τ)=（1/T）∫[f(t)g(t+τ)]dt，积分限为0至T。对于离散信号公式表示为R(n)=（1/N）∑[x(m)y(m+n)]其中m从0到N-1变化。特殊地，若离散信号为2进制信号，互相关函数应表示为R(n)=(A-D)/(A+D)其中A、D分别为x序列与循环移n位后的y序列之间相同的码元数和不同的码元数。http：//www.14edu.com/ligong/0PW160R010.html 自相关函数，互相关函数1.首先说说自相关和互相关的概念。这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t)，y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常。
