自相关、互相关、相关系数
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姓名:张聪睿
学号:21021210852
学院:电子工程学院
【嵌牛导读】本文对自相关、互相关、相关系数这几个容易混淆的概念进行阐述,以图增强对这些量之间的认识
【嵌牛鼻子】自相关、互相关、相关系数
【嵌牛提问】自相关和互相关的计算有什么不同,相关系数数值大小反映了什么
【嵌牛正文】
自相关 ,也叫做序列相关,是一个信号于其自身在不同时间点的互相关(同一个时间序列或者随机信号x(t)在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度)。非正式地来说,它就是两次观察之间的相似度对他们之间地时间差的函数。在自相关函数中所有函数值中0的值最大
自相关是找出重复模式(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;许多实际问题都可以用相关函数来解决,如测距、噪声源的判断、管道漏点检测等;常用于信号处理中分析函数或者一系列值,如时域信号
互相关 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。
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,在图像处理中,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
例子:下面求一个离散序列A = [1 2 3 4] 的自相关函数
求得结果为:[4 11 20 30 20 11 4] ,个数为2N-1个,关于N对称。 上图操作就是Matlab中xcorr函数的原理(没有除以N)
相关系数 只是一个比率,不是等单位量度,无什么单位名称,也不是相关的百分数,一般取小数点后两位来表示。相关系数的正负号只表示相关的方向,绝对值表示相关的程度。因为不是等单位的度量,因而不能说相关系数0.7是0.35两倍,只能说相关系数为0.7的二列变量相关程度比相关系数为0.35的二列变量相关程度更为密切和更高。也不能说相关系数从0.70到0.80与相关系数从0.30到0.40增加的程度一样大。
对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致,但通常按下是这样认为的:
相关系数 相关程度
0.00 - ±0.30 微相关
±0.30 - ±0.50 实相关
±0.50 - ±0.80 显著相关
±0.80 - ±1.00 高度相关
matlab计算自相关函数autocorr和xcorr的区别:xcorr是没有将均值减掉做的相关,autocorr则是减掉了均值(相当于协方差),最后⼜进⾏了归⼀化。⽽且由于⾃相关本⾝是偶函数,autocorr只是取了以中点n为起始的后⾯n个序列,两者都没有除以N
学号:21021210852
学院:电子工程学院
【嵌牛导读】本文对自相关、互相关、相关系数这几个容易混淆的概念进行阐述,以图增强对这些量之间的认识
【嵌牛鼻子】自相关、互相关、相关系数
【嵌牛提问】自相关和互相关的计算有什么不同,相关系数数值大小反映了什么
【嵌牛正文】
自相关 ,也叫做序列相关,是一个信号于其自身在不同时间点的互相关(同一个时间序列或者随机信号x(t)在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度)。非正式地来说,它就是两次观察之间的相似度对他们之间地时间差的函数。在自相关函数中所有函数值中0的值最大
自相关是找出重复模式(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;许多实际问题都可以用相关函数来解决,如测距、噪声源的判断、管道漏点检测等;常用于信号处理中分析函数或者一系列值,如时域信号
互相关 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。
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,在图像处理中,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
例子:下面求一个离散序列A = [1 2 3 4] 的自相关函数
求得结果为:[4 11 20 30 20 11 4] ,个数为2N-1个,关于N对称。 上图操作就是Matlab中xcorr函数的原理(没有除以N)
相关系数 只是一个比率,不是等单位量度,无什么单位名称,也不是相关的百分数,一般取小数点后两位来表示。相关系数的正负号只表示相关的方向,绝对值表示相关的程度。因为不是等单位的度量,因而不能说相关系数0.7是0.35两倍,只能说相关系数为0.7的二列变量相关程度比相关系数为0.35的二列变量相关程度更为密切和更高。也不能说相关系数从0.70到0.80与相关系数从0.30到0.40增加的程度一样大。
对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致,但通常按下是这样认为的:
相关系数 相关程度
0.00 - ±0.30 微相关
±0.30 - ±0.50 实相关
±0.50 - ±0.80 显著相关
±0.80 - ±1.00 高度相关
matlab计算自相关函数autocorr和xcorr的区别:xcorr是没有将均值减掉做的相关,autocorr则是减掉了均值(相当于协方差),最后⼜进⾏了归⼀化。⽽且由于⾃相关本⾝是偶函数,autocorr只是取了以中点n为起始的后⾯n个序列,两者都没有除以N
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