Howtosignalprocessing
- Wie berechnen Sie die 2D-Kreuzkorrelation??
- Wie ist die Beziehung zwischen Kovarianz und Kreuzkorrelation?
- Wie interpretieren Sie die Ergebnisse der Kreuzkorrelation??
- Wie interpretieren Sie die Kreuzkovarianz??
Wie berechnen Sie die 2D-Kreuzkorrelation??
c = xcorr2 (a, b) gibt die Kreuzkorrelation der Matrizen A und B ohne Skalierung zurück. XCORR2 ist die zweidimensionale Version von XCorr . c = xcorr2 (a) ist die Autokorrelationsmatrix der Eingangsmatrix a . Diese Syntax entspricht XCORR2 (a, a) .
Wie ist die Beziehung zwischen Kovarianz und Kreuzkorrelation?
Die Kreuzkovarianz bezieht sich auf die häufiger verwendete Kreuzkorrelation der fraglichen Prozesse. selbst. In der Signalverarbeitung wird die Kreuzkovarianz häufig als Kreuzkorrelation bezeichnet und ist ein Maß für die Ähnlichkeit zweier Signale, die häufig verwendet werden, um Merkmale in einem unbekannten Signal zu finden, indem sie mit einem bekannten Vergleiche vergleicht.
Wie interpretieren Sie die Ergebnisse der Kreuzkorrelation??
Wenn die Steigung positiv ist, ist die Kreuzkorrelation positiv; Wenn es eine negative Steigung gibt, ist die Kreuzkorrelation negativ. Dies hilft dabei, wichtige Verzögerungen (oder Leads) im Prozess zu identifizieren, und ist für die Anwendung nützlich, wenn es Prädiktoren in einem ARIMA -Modell gibt.
Wie interpretieren Sie die Kreuzkovarianz??
Wenn COV (x, y) positiv ist, sind größere Werte von x mit größeren Werten von y verbunden und kleinere Werte von x sind mit kleineren Werten von y assoziiert. Wenn die Kovarianz negativ ist, gilt das Gegenteil: Kleine XS sind mit größeren Ys verbunden und umgekehrt.
