Howtosignalprocessing
- Wie interpretieren Sie die Ergebnisse der Kreuzkorrelation??
- Was ist Kreuzkorrelation in Python?
- Wie man Numpy -Korrelate interpretiert?
- Was macht Scipy Correlate2d?
Wie interpretieren Sie die Ergebnisse der Kreuzkorrelation??
Verständnis der Kreuzkorrelation
Kreuzkorrelation wird im Allgemeinen bei der Messung von Informationen zwischen zwei verschiedenen Zeitreihen verwendet. Der mögliche Bereich für den Korrelationskoeffizienten der Zeitreihendaten stammt von -1.0 bis +1.0. Je näher der Kreuzkorrelationswert auf 1 ist, desto genauer sind die Sets identisch.
Was ist Kreuzkorrelation in Python?
Kreuzkorrelation ist eine grundlegende Signalverarbeitungsmethode, mit der die Ähnlichkeit zwischen zwei Signalen mit unterschiedlichen Verzögerungen analysiert wird. Sie können nicht nur eine Vorstellung davon bekommen, wie gut die beiden Signale miteinander übereinstimmen, sondern Sie erhalten auch den Zeitpunkt oder einen Index, wo sie am ähnlichsten sind.
Wie man Numpy -Korrelate interpretiert?
Numpy. Korrelate korreliert einfach die Kreuzkorrelation von zwei Vektoren. Wenn Sie die Kreuzkorrelation verstehen müssen, beginnen Sie mit http: // en.Wikipedia.org/wiki/Kreuzkorrelation. Dadurch wird eine Comb/Shah -Funktion mit einem Maximum zurückgegeben, wenn sich beide Datensätze überlappen.
Was macht Scipy Correlate2d?
korrelieren2d. Cross-Correlate zwei zweidimensionale Arrays. Kreuz korrelieren in1 und in2 mit Ausgangsgröße, die nach Modus ermittelt werden, und die Randbedingungen, die durch Grenze und Füllung bestimmt werden.
