时间序列互相关关系 如何分析两个时间序列之间是否存在相关性？

互相关函数的自相关函数，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。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有效。事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即把[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；改为[a，b]=xcorr(x，y，'unbiased')；便可。2.实现过程：在Matalb中，求解xcorr的过程事实上是利用Fourier变换中的卷积定理进行的，即R(u)=。如何理解时间序列分析中的自相关函数 在自相关图中2113，自相关系数始5261终控制在两倍标准差范围内，并且在零轴附近波4102动，这是纯随机性非常强1653的平稳时间序列。有单调趋势的一般为非平稳系列，有正弦波动规律或者周期变化规律的也是非平稳系列平稳性你也可以用时序图来检验什么是「互信息」？ [1](大部分)Mutual Information，https：// en.wikipedia.org/wiki/M utual_information [2]David J.C.MacKay.Information Theory，Inference，and Learning Algorithms。.关于互相关函数的一些问题，希望懂的人能给我一些帮助，感激不尽！！！ 一个公比为r的等比级数a＋ar＋．＋ar＾（n－1）＋．＝a＆47；（1－r）67当｜r｜时只要知道第一项a，公比r，和就是a＆47；（1－r）。把等比级数对应的幂级数的通项写成a×r＾n或a×r＾（n－1）62r是公比，第一项自然就是n的初值对应项了第一行的级数中n从0开始，等比数列的第一项是x。第二行的级数中n从0开始，等比数列的第一项是1。第三行：公比是x＾4，第一项是x＾4。第四行：公比是x＾2，第一项是14最后一行：公比是x－1mq第一项是x－1。如何求序列的自相关系数和互相关系数 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有效.事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即把。随机过程的功率谱密度和自相关函数有什么关系 物理上：相关函数在时间域上描述随机过程的统计特征；功率谱是在频率域上描述随机过程的统计特征。二者所提供的信息完全一致；功率谱易于获得应用十分普遍。数学上：功率谱等于相关函数的傅里叶变换；相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。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…时间序列的相似性和相关性有什么区别 互相关函数就可以，不过你用的这个函数是在频域的相关性，但貌似你在做金融分析？corrcoef函数可能更合适吧。对于两个一维序列，需要多大计算互信息才是准确有意义的？ 有问题，上知乎。知乎，可信赖的问答社区，以让每个人高效获得可信赖的解答为使命。知乎凭借认真、专业和友善的社区氛围，结构化、易获得的优质内容，基于问答的内容生产。

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