信号的互相关性

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… 互相关函数的确定信号的相关函数 令f1(t),f2(t)为能量信号，一般情况可以是时间的复函数，称为f1(t)和f2(t)的互相关函数。互相关函数的上述性质在工程中具有重要的应用价值。(1)在混有周期成分的信号中提取特定的频率成分。(2)线性定位和相关测速。1.R12（t）=R21（-t） 2.对于1、2同周期的函数，相关函数具有相同的周期特性 信号的特性 信号特性包括时间特性和频率特性。所谓时间特性就是在时间域对信号进行分析，即信号是时间t的函数，它具有一定的波形。目前地震勘探对波形的分析主要是研究信号波形出现时间的先后，波形的延续时间长度，波形的周期、频率，以及对波形进行的分解和合成。目前还可以研究随机波形的相关分析和波形的相似程度，如地震勘探中利用波形的相干性进行相干加强处理，研究波形的互相关以求取道间时差进行剩余时差静校正等;将可控源的扫描信号与实测记录做互相关分析检测有效信号出现的时间，进行相关滤波等。信号的频率特性是对时间域信号进行傅立叶变换求其频谱，是信号分解的过程。如对地震记录道图形进行傅立叶变换，可以获得振幅谱和相位谱，振幅谱表示该时间信号包括哪些谐波分量的振幅;相位谱则表征各谐波分量在时间原点所具有的初相位。利用振幅谱和相位谱可以确定信号的分解波形和合成波形。时间域和频率域反映了对信号的两个不同观测面，用两者表示信号是等价的。不同的时间特性对应着不同的频率特性，它们具有单值对应关系。 相关系数和互相关系数有什么不同 我也正在查，相关系数一般指的是数理统计与概率论中的相关系数公式，一般只用做线性相关。互相关函数一般是信号处理中用的，表示两个信号在不同时间段的相关性。互相关系数是用互相关函数比上两个函数的均方差的乘积（貌似略有不同）得出来的一个不大于1的数，多用在信号 这种复杂的处理上。 相关系数和互相关系数有什么不同 我也正在查，相关系数一般指的是数理统计与概率论中的相关系数公式，一般只用做线性相关。互相关函数一般是信号处理中用的，表示两个信号在不同时间段的相关性。... 自相关函数有什么意义 书本都没有具体解释这个东西，下面说说我的理解：自相关函数是研究信号的相关性，特别是随机序列之类的，最重要的是理解相关性是什么东西。两个随机变量假如他们完全线性相关，以连续随机变量为例，那么他俩会有差不多的概率密度分布。例子：假如随机变量x，y,y=5x，那么x,y完全线性相关，X=5的概率和Y=25的概率是相等的，因此可以看出x,y,有相同关系的概率分布，期望成线性关系，方差成二次方关系。因此就是说线性相关性反应的是两个随机变量的之间概率的相关程度。 扩频通信利用了gold序列的自相关和互相关性的什么特点 PN码的自相关特性指的是对一个序列与它的延时序列之间相似程度的度量。PN码的自相关特性接近于冲激函数。在扩频使用时，判断接收到的信号与本地产生的相同信号复制品之间的波形和相位是否完全一致。相位完全对准时有输出，没有对准时输出为0。PN码的互相关特性是对两个序列的相似程度的度量。PN码的互相关函数接近于零。在扩频使用时，用来区分用户，例如，当多个用户使用同一个信道时，用来区分不同的用户信息就需要。也就是说互相关函数越小越好，这样相似程度越低，越容易区分。 信号的自相关函数的计算方法与特点是什么? 自相关函数，信号在时域中特性的平均度量，它用来描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻s，t的取值之间的相关程度，其定义式为自相关函数的主要特点： 1、自相关函数为偶函数，其图形对称于纵轴。2、当s=t 时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即 3、周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。扩展资料自相关函数应用信号处理中，自相关可以提供关于重复事件的信息，例如音乐节拍（例如，确定节奏）或脉冲星的频率（虽然它不能告诉我们节拍的位置）。另外，它也可以用来估计乐音的音高。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频的数学工具。它常用于信号处理中，用来分析函数或一系列值，如时域信号。参考资料来源：百度百科-相关函数参考资料来源：百度百科-自相关函数 自相关的物理意义? 哪位大神能生动形象的介绍下自相关在数字信号处理中的物理意义吗? 自相关函数怎么理解，为什么定义中有共轭，卷积呢。定义中的卷积，共轭有什么意义？尤其是在信号处理方面 Question is important than answer.You are what you read. 21 人赞同了该回答 最近在读《Linear Algebra Done Right》，看到这个问题真是excited！首先，注意到自...

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