归一化相关系数（normalized correlation）的定义是什么，它和相关系数的区别在哪？ 我在一篇论文里面见到用归一化相关系数计算两个向量的相似性，他的表达式是这样的：分子是两个向量的内积…
互相关算法是什么 这个词有点山寨，一般不作为正式使用的词汇吧…了解路由算法么？或者更偏一些的，染色的扩散算法？那类算法就是互相关的，就是每个独立的运算单元个自计算自己与其他单元的。
如何计算变量之间的相关性？ 本文介绍了几个重要的变量相关性的度量，包括皮尔逊相关系数、距离相关性和最大信息系数等，并用简单的代码和示例数据展示了这些度量的适用性对比。从信号的角度来看，这个世界是一个嘈杂的地方。为了弄清楚所有的事情，我们必须有选择地集中注意力到有用的信息上。通过数百万年的自然选择过程，我们人类已经变得非常擅长过滤背景信号。我们学会将特定的信号与特定的事件联系起来。例如，假设你正在繁忙的办公室中打乒乓球。为了回击对手的击球，你需要进行大量复杂的计算和判断，将多个相互竞争的感官信号考虑进去。为了预测球的运动，你的大脑必须重复采样球的位置并估计它未来的轨迹。更厉害的球员还会将对手击球时施加的旋转考虑进去。最后，为了击球，你需要考虑对手的位置、自己的位置、球的速度，以及你打算施加的旋转。所有这些都涉及到了大量的潜意识微分学。一般来说，我们理所当然的认为，我们的神经系统可以自动做到这些（至少经过一些练习之后）。同样令人印象深刻的是，人类大脑是如何区别对待它所接收到的无数竞争信号的重要性的。例如，球的位置被认为比你身后发生的对话或你面前打开的门更重要。这听起来似乎不值得一提，但实际上这证明了可以多大程度上学习。
归一化互相关系数是什么？1)normalized mutual correlation coefficient 归一化互相关系数 1.At first，an algorithm of moving shadows detection based on the normalized 。
