Korelasi

Korelasi otomatis dari jumlah dua sinyal generik

Korelasi otomatis dari jumlah dua sinyal generik
  1. Bagaimana Anda menghitung korelasi antara dua sinyal?
  2. Apa korelasi sinyal otomatis?
  3. Bagaimana Anda menghitung autokorelasi?
  4. Apa yang diukur ACF?

Bagaimana Anda menghitung korelasi antara dua sinyal?

Dengan kata -kata, kami menghitung korelasi dengan mengalikan dua sinyal bersama -sama dan kemudian menjumlahkan produk. Hasilnya adalah angka tunggal yang menunjukkan kesamaan antara sinyal x [n] dan y [n].

Apa korelasi sinyal otomatis?

Autokorelasi, kadang -kadang dikenal sebagai korelasi serial dalam kasus waktu diskrit, adalah korelasi sinyal dengan salinan yang tertunda dari dirinya sebagai fungsi penundaan. Secara informal, ini adalah kesamaan antara pengamatan variabel acak sebagai fungsi jeda waktu di antara mereka.

Bagaimana Anda menghitung autokorelasi?

Jumlah autokorelasi yang dihitung sama dengan panjang efektif dari deret waktu dibagi dengan 2, di mana panjang efektif seri waktu adalah jumlah titik data dalam seri tanpa celah pra-data.

Apa yang diukur ACF?

Fungsi autokorelasi (ACF) mendefinisikan bagaimana titik data dalam deret waktu terkait, rata -rata, dengan titik data sebelumnya (kotak, Jenkins, & Reinsel, 1994). Dengan kata lain, ini mengukur kemiripan diri dari sinyal selama waktu tunda yang berbeda.

Harus dihitung domain rms dan domain frekuensi rms kira -kira serupa?
Bagaimana Anda menemukan RMS dalam domain frekuensi?Bagaimana Anda menghitung nilai RMS FFT?Apa itu frekuensi RMS?Bagaimana Anda menghitung sinyal rm...
Jika saya memiliki waktu diskrit ini, sinusoid yang terdiri dari sinus dan cosinus, bagaimana cara menemukan periodenya?
Bagaimana Anda menemukan periode sinyal waktu diskrit?Apa periode sinusoid diskrit?Apa itu sinyal sinusoidal diskrit? Bagaimana Anda menemukan perio...
Apa itu kebalikan dari suatu sistem?
Adalah kebalikan dari kausal sistem kausal?Apa kebalikan dari suatu sistem?Apa kausalitas suatu sistem?Apa contoh sistem kausal? Adalah kebalikan da...