互相关系数卷积 数字图像处理中，卷积(convolution)和互相关(cross-correlation)的关系？

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。大学概率论之卷积公式 密度函数f(x)是X1的密度函数fX1(x)和X2的密度函数fX2(x)的卷积：fX1(x)*fX2(x)=∫(-∞+∞)fX1(t)*fX2(x-t)dt计算卷积简便易学的方法，卷积的计算方法有移位法、MATLAB编程计算法还有解析法，编程计算法最简单，直接调用函数计算即可，但是对于考试或者不懂编程语言的人来说无法使用。当x y相互独立时候用独立和卷积公式：f（z）=∫f（x）f（z-x）dx是不是只适用于z=x+y？不适用于z=ax+by（a z=ax+by时，ax+by表示不平行于坐标轴的直线ax+by=z(z为参数)的上侧或下侧(ab非0)区域，ax+by=z=>；y=(z-ax)/b当ax+by表示不平行于坐标轴的直线ax+by=z(z为参数)的下侧(ab非0)区域时，分布函数F(z)=P(ax+by)=∫(区域ax+by)f(x，y)dxdy=∫(-∞，+∞)[∫(-∞，(z-ax)/b)f(x，y)dy]dx(-∞，+∞)[∫(-∞，z)f(x，(t-ax)/b)dt]dx(y从-∞到(z-ax)/b，对应于以t为参数表示z，t从-∞到z)(-∞，z)[∫(-∞，+∞)f(x，(t-ax)/b)dx]dt，密度函数f(z)=∫(-∞，+∞)f(x，(z-ax)/b)dx=∫(-∞，+∞)f(x)f[(z-ax)/b]dx(x y相互独立，f(xy)=f(x，(z-ax)/b)=f(x)f[(z-ax)/b])当ax+by表示不平行于坐标轴的直线ax+by=z(z为参数)的上侧(ab非0)区域时，ax+by>；z表示不平行于坐标轴的直线ax+by=z(z为参数)的下侧(ab非0)区域，P(ax+by)=∫(区域ax+by)f(x，y)dxdy=∫(-∞，+∞)[∫((z-ax)/b，+∞)f(x，y)dy]dx(-∞，+∞)[∫(z，+∞)f(x，(t-ax)/b)dt]dx(y从-∞到(z-ax)/b，对应于以t为参数表示z，t从z到+∞)(z，+∞)[∫(-∞，+∞)f(x，(t-ax)/b)dx]dt，分布函数F(z)=P(ax+by>；z)=1-∫(z，+∞)[∫(-∞，+∞)f(x，(t-ax)/b)dx]dt=∫(-∞，z)[∫(-∞，+∞)f(x，(t-ax)/b)dx]dt，密度函数f(z)=∫(-∞，+∞)f(x，(z-ax)/b)dx=∫(-∞。

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