最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：lyj7712edu相关函数的性质一、相关函数的性质二、应用举例一、相关函数的性质假设X(t)和Y(t)是平稳相关过程，RX()、RY()和RXY()分别是它们的自相关函数和互相关函数.性质12RX(0)E[X2(t)]ΨX0.平稳过程X(t)的“平均功率”性质2RX()RX()，即RX()是的偶函数.注意：互相关函数既不是奇函数，也不是偶函数，但满足RXY()RYX()，实际问题中只需计算或测量RX()，RY()，RXY()和RYX()在0的值.性质3关于自相关函数和自协方差函数有不等式2RX()RX(0)和CX()Cx(0)X.此式表明：自相关(自协方差)函数都在0处取到最大值.类似的，可推得以下有关互相关函数和互协方差函数的不等式：RXY()RX(0)RY(0)，2CXY()CX(0)CY(0).2性质4RX()是非负定的.n即对于任意数组t1，t2，tnT和任意实值函数g(t)都有RX(titj)g(ti)g(tj)0.i，j1说明由于任一连续函数，只要具有非负定性，那么该函数必是某平衡过程的自相关函数.所以对于平稳过程而言，自相关函数的非负定性是最本质的.证明根据自相关函数的定义和均值运算性质有RX(titj)g(ti)g(tj)i，j1E[X(ti)X(tj)]g(ti)g(tj)i，j1nn
随机向量矩阵的自协方差为什么是非负定的 ^对任意的非2113零向量x=（x1 x2 x3.，xn），0（(x1P1+x2P2+.xnPn)^2）x1^2E(P1^2)+x2^2E(P2^2)+.+xn^2E(Pn^2)2x1x2E(P1P2)+2x1x3E(P1P3)+.+2x1xnE(P1Pn)2x2x3E(P2P3)+.+2x2xnE(P2Pn)2x(n-1)xnE(P(n-1)Pn)(x1 x2.xn)Cov*(x1 x2.xn)^T其中5261E是期望算子，Cov是协方差方4102阵。由x的任意性知道1653Cov是半正定阵。
协方差到底是什么意思啊？ 协方2113差（Covariance）在概率论和统计学中用于5261衡量两个变量的总体4102误差。而方差是协方差的一种特殊1653情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。扩展资料协方差函数在概率论和统计学中，协方差是一种两个变量如何相关变化的度量，而协方差函数或核函数，描述一个随机过程或随机场中的空间上的协方差。对于一个随机场或随机过程Z(x)在定义域D，一个协方差函数C(x，y)给出在两个点x和y的值的协方差：C(x，y)在两种情况下称为自协方差函数：在时间序列(概念一致，除了x和y指时间点而不是空间点)，以及在多变量随机场（指变量自己的协方差，而不是互协方差）。参考资料来源：-协方差
