互相关序列在某点处相关系数为1 求救,一个协方差和相关系数的题目

为什么说ar模型谱估计与线性预测功率谱 3.3间序列析3.3.1间序列概述1.基本概念(1)般概念：系统某变量观测值按间顺序（间间隔相同）排列数值序列展示研究象定期内变程寻找析事物变化特征、发展趋势规律系统某变量受其各种素影响总结(2)研究实质：通处理预测目标本身间序列数据获事物随间程演变特性与规律进预测事物未发展研究事物间相互依存关系(3)假设基础：惯性原则即定条件预测事物变化趋势延续未暗示着历史数据存着某些信息利用解释与预测间序列现未近远原理（间越近数据影响力越）季节性、趋势性、线性、数差等(4)研究意义：许经济、金融、商业等面数据都间序列数据间序列预测评估技术相完善其预测情景相明确尤其关注预测目标用数据数量质量即间序列度预测频率2.变特点(1)趋势性：某变量随着间进展或自变量变化呈现种比较缓慢期持续升、降、停留同性质变趋向变幅度能等(2)周期性：某素由于外部影响随着自季节交替现高峰与低谷规律(3)随机性：别随机变整体呈统计规律(4)综合性：实际变化情况般几种变叠加或组合预测般设滤除规则变突反映趋势性周期性变3.特征识别认识间序列所具变特征便系统预测选择采用同(1)随机性：均匀布、规则布能符合某统计布(用变量散点图直图及其包含态布检验随机性数服。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。随机过程的自相关函数 任意随机过程可以看成是零随机过程于确定函数的和，零随机过程的数学期望为0，把自相关拆开，去掉零随机的，最后只剩下确定函数的乘积的数学期望E【A2cos(t+θ)cos(t+τ+θ)】，既然是确定信号，也就不分θ1和θ2相关系数与函数关系的区别和联系 常，两个变量之间若存在着一一对应关系，则称两者存在着函数关系，相关函数又分为自相关函数和互相关函数.当两个随机变量之间具有某种关系时，随着某一个变量数值的确定，另一变量却可能取许多不同的值，但取值有一定的概率统计规律，这时称两个随机变量存在相关关系，对于变量X和Y之间的相关程度通常用相关系数ρ来表示.自相关函数和互相关函数的主要差异是什么？ 自相关函数表达了同一过程不同时刻的相互依赖关系，而互相关函数表示不同过程的某一时刻的相互依赖关系.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.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。

#自相关函数#相关系数