小虎在这里介绍了相关函数的意义和工程应用，工程应用以提取受噪声干扰的周期信号为例，并用MATLAB进行仿真。目录什么是相关函数自相关函数互相关函数相关函数提取周期信号原理具体例子——MATLAB仿真示例物理意义代码分析参考文献更多什么是相关函数相关函数(correlation function)是用来衡量两个信号的相关程度。相关函数又分为自相关函数、互相关函数和协方差函数。这里仅介绍在测试技术中较
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2023-10-08 15:51:56
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本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。有效图表的重要特征：在不歪曲事
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2024-07-31 07:35:38
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1. 首先说说自相关和互相关的概念。 这 个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号 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，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。  
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2024-01-09 21:00:39
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相关函数定义：随机序列的不同时刻的状态之间，存在着关联性或者说不同时刻的状态之间相互有影响，包括随机序列本身或者不同随机序列之间。 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)，
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2023-12-14 07:02:26
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# 使用Python计算自相关函数的指南
在数据分析和时间序列处理的过程中，自相关函数是一种重要的工具。它帮助我们理解一个时间序列与它自己在不同时间滞后下的相关性。本文将指导初学者如何使用Python计算自相关函数，整个流程将分步讲解，并附上详细的代码示例与注释。
## 流程概述
下面是实现自相关函数计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
# Python实现自相关函数计算
自相关函数（Autocorrelation Function，ACF）是统计学和信号处理中重要的工具，用于度量时间序列数据的自相关性。它是指时间序列在不同时间延迟（lag）的情况下，与自身之间的相关程度。自相关分析能够揭示数据的周期性、趋势等特征，对于时间序列预测和分析具有重要意义。
本文将介绍如何在Python中计算自相关函数，包括理论背景、步骤说明以及代
有限长信号自相关函数的估计 对于广义平稳随机信号的自相关函数有计算公式如下： 而在实际中，我们遇到的物理信号一般为因果性的实信号，此时，自相关函数的表示可以简化为： 当信号在有限点采样时，我们只能获得自相关函数的一个估计值，常用的估计方法包括：直接估计（根据定义计算）和能量谱估计（快速算法）。 自
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2024-09-29 11:50:40
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小虎在这里介绍了相关函数的意义和工程应用，工程应用以提取受噪声干扰的周期信号为例，并用MATLAB进行仿真。 目录什么是相关函数自相关函数互相关函数相关函数提取周期信号原理具体例子——MATLAB仿真示例物理意义代码分析参考文献更多 什么是相关函数相关函数(correlation function)是用来衡量两个信号的相关程度。相关函数又分为自相关函数、互相关函数和协方差函数。这里仅介绍在测试技术
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2024-06-27 15:45:34
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文章目录0 简介1 随机过程中的自相关2 确定信号下的自相关函数 0 简介自相关（autocorrelation），也称为串行相关（serial correlation），是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似性，是它们之间时间滞后的函数。
自相关分析是一种数学工具，可用于查找重复模式，例如是否存在被噪声掩盖的周期性信号，或在其谐波频率所隐含
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2024-01-03 14:51:11
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（一）算术函数函数说明范例（x=2.6，y=3）ABS(numbexpr)绝对值函数ABS(y-x)=0.4RND(numbexpr)四舍五入函数RND(x)=3TRUNC(numbexpr)取整函数TRUNC(x)=2SORT(numbexpr)平方根函数SQRT(y)=1.71MOD(numbexpr,modulus)求算两数相除后的余数MOD(y,x)=0
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2024-06-04 17:25:13
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1. 首先说说自相关和互相关的概念。 这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号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，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。
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2024-01-30 09:45:32
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文章目录1、自相关函数和卷积2、自相关函数的傅里叶变换 最近我在思考为什么： 为什么随机过程的自相关函数和其功率谱密度是一对傅里叶变换？1、自相关函数和卷积这俩跟孪生兄弟似的，经常一起出现，我们先来看看自相关函数和卷积的定义（谁能教我一下，怎么去除图片里的水印）：对比一下就会发现：两个公式及其相似。只要把x2换成x1，+τ换成-τ即可。那么自相关函数就变成了x1(t) *x1(-t)暂停一下，
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2024-01-03 09:18:54
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# Python 实现自相关函数的指南
自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）是时间序列分析中的重要工具，用于衡量序列与其自身不同时间滞后的相关性。本文将为你逐步讲解如何使用 Python 实现自相关函数。
## 流程概览
下面是实现自相关函数的总体流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 数据准备 | 导入必要的库并加载时间序列
原理对于确定性信号，可以用FFT做频域分析，得到其频域特性。对于平稳随机信号，因为是无限能量的信号，故其傅里叶变换不存在（在Z平面不满足绝对可和条件）。如果是截取随机序列的一段用FFT做频域分析，那么不同段求出的频谱必然是不同的，可见这种分析并无意义。而自相关序列是一个能量有限的确定性序列，故能满足傅里叶变换条件，且由维纳辛钦定理可知，其傅里叶变换就是原序列的功率谱，因此我们采用下面这种方法，也叫
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2024-04-02 07:54:43
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空间自相关是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性，如生物多样性指数较高只是因为周边的值较高影响所致，所以要尽量避免这一效应，虽然最近有文章探讨排除与否好像不是很大……言归正传，排除的方法很多，在R里面有相应的包，但是往往数据整理需要一定功夫，不如SAM(http://www.ecoevol.ufg.br/sam/)软件来的快，所以本文讲述一下如何用SAM软件来做。 1
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2024-02-02 07:30:54
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前言最近需要计算两个时序序列之间的相关性即NCC（Normalized Cross Correlation），于是了解了np.correlate函数的计算原理和计算方式。互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积（linear convolution）和循环卷积（circular convolution）之分；
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2023-09-13 20:56:36
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1. 时间序列的平稳性1.1 自协方差、自相关函数自协方差，指不同时点的变量之间的协方差自相关函数(autocorrelation function)ACF。自相关函数是指不同时点的变量之间的相关性。1.2 平稳性定义通俗理解一下时间序列的平稳性。平稳可以理解为性质平移不变。时间序列分几种情况，第一种是纯白噪音序列，这个时候就没有分析的必要了。第二种是平稳序列，我们为什么要研究时间序列，就是希望从
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2023-12-08 17:02:00
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一、matlab中xcorr的用法(转自他处)Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3];xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000自相关函数是信号间隔的函数，间隔有正负间隔，所以n个长度的信号，有2n-1个自相关函数值，分别描述的是不同信号间隔的相似程度。比如，上面的矩阵，最后得到5个结果，其中第三个是自己和自己相
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2023-11-28 10:30:24
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1、引言 人在发浊音时,气流通过声门使声带产生张弛振荡式振动,产生一股准周期脉冲气流,这一气流激励声道就产生浊音,又称有声语音,它携带着语音中的大部分能量。这种声带振动的频率称为基频,相应的周期就称为基音周期( Pitch) ,它由声带逐渐开启到面积最大(约占基音周期的50% ) 、逐渐关
对于语音来说，短时自相关函数分析是一个重要的方法，能够用来求得浊音的基音周期，也可以用来求得语音识别中的特征参数。它的短时自相关函数为： 但是，在计算短时自相关时，窗选语音段为有限长度N，而求和上限为N-1-k，因此当k增加时可用于计算的数据就越来越少了，从而导致k增加时自相关函数的幅度减小。为了解决这个问题，提出了语音修正的短时自
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2024-01-06 08:58:25
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