如何计算相关系数 自相关和互相关系数算法

信号的自相关函数的计算方法与特点是什么？ 计算公式：R(τ)=E[x(t)x(t+τ)]，E为集合平均符号特点：1.在0点的值最大；之后变小，2.若信号中有周期成分，则自相关函数也有周期性，且不衰减。如：正弦信号的自相关函数为余弦函数；3.若信号中无周期成分，自相关函数一般衰减到均方值（未去直流）或0(在信号中去掉直流成分)；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：-相关函数参考资料来源：-自相关函数如何计算相关系数 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：kmlghdl统计相2113关系数简介由于使用的统计相5261关系数比较频繁，所以这4102里就利用几篇文章简单介绍1653一下这些系数。相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数0.8-1.0极强相关0.6-0.8强相关0.4-0.6中等程度相关0.2-0.4弱相关0.0-0.2极弱相关或无相关Pearson（皮尔逊）相关系数1、简介皮尔逊相关也称为积差相关（或积矩相关）是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。假设有两个变量X、Y，那么两变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算：公式一：公式二：公式三：公式四：以上列出的四个。就是AR(1），AR(2) ，MA（1），MA(2)，ARMA(m，n）的自相关系数和偏自相关的系数的算法的公式，以前《时间序列分析》的书中有提到，但是那本书不见了，所以公式也不记得了. 你可以查查matlab 里面有公式，直接计算比较自相关法和协方差法求解 lp 正则方程时有何不同 没错，两者都是多媒体技术部分的。两者最大的区别在于图像处理是二维的，音频则更多的是一维的。（这么表达似乎不太准确，我的意思是在某一时间上跟坐标x，y都有关系，而声音在某一时间则一般只与幅度有关，与位置无关）。既然你是学图像处理的，那这方面原理我也不多讲，那我侧重讲一下声音处理方面的。一般来讲，声音与图像都是时变的，从这一方面讲图像处理要难于声音处理。（图像要研究的是时间与空间的关系，不仅要研究一副图像，而且要研究图像间的关系。数据量明显要比声音的要大）从数据压缩角度看，声音处理最重要的最基础的是线形预测编码（lpc），当然还有许多编码。图像处理的编码最重要的则是变换编码与小波变换编码。不过发展到现在，只能说这些编码是理论上的基础，实际上要得到满意的效果做的其它辅助工作的复杂度都超过了算法本身。声音的处理技术现在基本完善了，有待发展的则是怎样语音的重现。（即语音合成、语音识别等）声音的处理更大的依赖于所提出的模型，不同的声音模型效果差别非常大。（而图像处理则没有）学声音处理，除了找适当的教材外，实验很重要。首先要明白原理，然后用matlab实现最基本的算法。这些对于你的工作是必须的，即是。自相关函数是什么？它的概念是怎么样的？它怎么样计算 自相关函数和互相关函数的matlab计算和作图1.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。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；

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