怎么计算自协方差函数 2113自协方差在统计学中,特定5261时间序列或者连续信号4102Xt的自协方差是信号与其经过时间平移1653的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt,那么自协方差为其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程,那么有更加常见的定义:其中k是信号移动的量值,通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理,那么自协方差就变成了自相关系数R(k),即有些学科中自协方差术语等同于自相关。(自协方差的概念)自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2,的取值之间的二阶混合中心矩,用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化(相对与均值)的相关程度,也称为中心化的自相关函数。
相关函数的协方差的性质 协方差的性质:1、Cov(X,Y)=Cov(Y,X);2、Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),(a,b是常数);3、Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y)。由协方差定义,可以看出Cov(X,X)=D(X),。
相关函数和协方差函数为什么相差aa 自协方差函数φ(τ)是归一化了的自相关函数γ(τ):即自相关函数γ(τ):除以方差σ2,就等于自协方差函数:φ(τ)=γ(τ)/σ2φ(0)=γ(0)/σ2=σ2/σ2=1