通信原理里的自相关函数是什么意思,有什么作用?
自相关函数(Autocorrelation Function)在不同的领域,定义不完全等效。在某些领域,自相关函数等同于自协方差(autocovariance)。
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。
扩展资料
产生自相关的原因
1、惯性
即冲击的延期影响,大多数经济时间序列都存在自相关。例如GNP就业、货币供给、价格指数等,随机扰动的影响往往会持续一段时间,而不仅仅是一个取值时期。当处于经济恢复周期时,由萧条的底部开始,大多数经济序列的数据都会向上浮动,序列某一时点之后的取值会大于其各个前期的取值,这就是一种冲击的延期影响。
其他的例子如地震、洪水等偶发的外部因素改变,通常也会造成某一段时间内的数据发生整体的偏移。但是随着观测时期的延长,这种冲击造成的滞后影响会逐渐消退。
2、模型设定误差
如果模型所选用的函数形式与实际变量之间的真实关系不相符,随机扰动项往往会存在自相关。例如当被解释变量与解释变量之间应为对数关系,而模型却选用线性回归来进行拟合,那么该回归模型必存在自相关。
3、略去了带有自相关的解释变量
在建立计量经济模型时,我们往往会选择最重要的几个解释变量,而将次要的解释变量略去,如果被略去的解释变量本身存在自相关,它必然在随机扰动项中反映出来。但有时由于多个被略去的解释变量之间的自相关关系会相互抵消,而使得模型表现为非自相关。
参考资料来源:百度百科-自相关
参考资料来源:百度百科-自相关函数
是表达信号和他的多径信号的相似度的
就是表达一个信号经过反射啊,折射啊之类延时后的副本信号与
原信号的相似程度
同样的,可以根据此原理,进行信号接收时来进行信号的识别,
或反过来对信号进行时延调整
还有可以用它的傅立叶变化算信号的功率谱
概率论上讲了但老师没说什么,只说了公式,通信原理上也只讲了公式 ,所以就是不明白他的物理意义,还想问一下,他的值代表什么,值越大越相似吗?
那就找个老师问下吧,如果你有一门课叫
随机原理那就会知道了
对,就是找那个峰值,任何的延时或者畸变都不能达到峰值
信号处理
同一时间函数在瞬时t和t+a的两个值相乘积的平均值作为延迟时间t的函数,它是信号与延迟后信号之间相似性的度量。延迟时间为零时,则成为信号的均方值,此时它的值最大。
那不取零呢,会怎么样
自相关函数在不同的领域,定义不完全等效。在某些领域,自相关函数等同于自协方差。
信号处理
同一时间函数在瞬时t和t+a的两个值相乘积的平均值作为延迟时间t的函数,它是信号与延迟后信号之间相似性的度量。延迟时间为零时,则成为信号的均方值,此时它的值最大。
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