自相关函数怎么理解,为什么定义中有共轭,卷积呢。定义中的

自相关函数是衡量信号平移后与自身相似程度的工具。对于实信号，自相关定义为移位、相乘和积分操作的组合。直观而言，这表示将信号移动一定距离，然后与原信号比较相似性。在信号处理领域，卷积是另一个关键概念，特别适用于已知线性时不变系统的冲激响应和输入时求响应的情况。卷积实际上包含了自相关的步骤...

自相关函数定义：在统计学上，自相关被定义为，两个随机过程中不同时刻的数值之间的皮尔森相关(Pearson correlation)。如果X为广义平稳过程，则期望以及标准差不随时间t变化，则自相关函数可以表示为时间延迟的函数，如下信号处理，其中“*”是卷积算符，为取共轭。同一时间函数在瞬时t和t+a的两个值相乘...

统计学信号处理，其中“*”是卷积算符，为取共轭。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。

自相关函数在不同的学术领域中，其定义有所不同。在统计学中，自相关函数通常被理解为自协方差的一种形式，具体表达为：对于随机变量X，其自相关函数R(k)定义为：R(k) = \(\frac{E[(X_i - \mu)(X_{i+k} - \mu)]}{\sigma^2}\)，其中\(E\)表示期望值，\(X_i\)和\(X_{i+k...

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，在图象处理中，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(-...

回答：先分开,在统计、、、嘿嘿你还费解不???

自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度.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.\x0d\x0a\x0d\x0a给个例子:\x0d\x0adt=.1;\x0d\x0at=[0:dt:100];\x0d\x0ax=cos(t);\x0d\x0a[a,b]=xcorr(x...

自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度.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.给个例子:dt=.1;t=[0:dt:100];x=cos(t);[a,b]=xcorr(x,'unbiased');plot(b*dt,a)上面代码是求自相关函数并作图，matlab中查看...

[ (1+cos(wT) )* |X(jw)|^2 ]以上的前提是 X(t)或Y(t)为实函数,因为实函数下,x(-t)=>X(s)*,自相关可以转化成卷积,因此自相关的傅立叶变换可以转化成自身傅立叶变换和自身傅立叶变换的共轭函数的乘积,也就是傅立叶变换的模的平方 如果不是实函数,那就根据定义自己慢慢求吧.

哇欧！CWT数学方面滴问题，难以在这里详细说明，建议参考科学出版社滴《小波理论 算法与滤波器组》有详细明朗滴说明，按照其中推导，CWT有三种表现形式：内积形式，卷积形式和相关形式。其原始定义中使用内积和范数滴定义，所以使用了共轭（卷积形式中还会用反褶共轭），但在你上面滴式子最后内积之前还有一...