自相关函数和自协方差函数 去文库,查看完整内容>;内容来自用户:FENGLEI37142113(9.2.7)|由于平稳5261随机信号的统计4102特性与时间的起点无关,1653设,则有。所以,平稳随机信号的自相关函数是时间间隔t的函数,记为Rxx(t).2.自协方差函数(Autocovariance function)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。定义7 实随机信号X(t)的自协方差函数定义为3
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:62616964757a686964616fe4b893e5b19e313334313532391、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),Cov(Y,Y)=D(Y)。协方差函数定义为:若X(t)=Y(t)+i*Z(t),Y,Z为实过程,则称X(t)为复随机过程,相关函数定义为:扩展资料协方差反映了两个变量之间的相关程度:协方差是两个变量与自身期望做差再相乘,然后对乘积取期望。也就是说,当其中一个变量的取值大于自身期望,另一个变量的取值也大于自身期望时,即两个变量的变化趋势相同,此时,两个变量之间的协方差取正值。反之,即其中一个变量大于自身期望时,另外一个变量小于自身期望,那么这两个变量之间的协方差取负值。当x与y变化趋势一致时,两个变量与自身期望之差同为正或同为负,其乘积必然为正,所以其协方差为正;反之,其协方差为负。所以协方差的正负性反映了两个变量的变化趋势是否一致。再者,当x和y在某些时刻变化一致,某些时刻变化不一致时,在第一个点,x与y虽然变化,但是y的变化幅度远不及x变化幅度大,所以其乘积必然较小。在第二个点,x与y变化一致且变化幅度都很。