自己相関とは、ずらしたデータと元データの相関関係を表す指標のことです。時間をずらしたデータと元データはあくまでも同一のデータであるため、2つのデータ同士の相関関係のことを自己相関といいます。 相関関係について詳しく知りたい方はこちら 無題ドキュメント. 自己相関関数. さて， 自己相関関数 とは， 自らの波形を，τ，だけずらして掛け合わせる ものです．. 式で表すと，. となります．. ここで，前ページで出てきた，フーリエ積分を代入してみましょう．. ここで，. の関係を使いました 相互相関 (cross correlation)と自己相関 (Autocorrelation) ある信号s (t)と、別の信号u (t)があるとする。. これらの信号は実関数 (出力が実数である関数)であるとする。. このとき、 u (t)をτサンプル遅れさせたものとs (t)との各サンプルの積の総和R_su (τ)は となる 相関係数を一言でいうと、「2種類のデータ間の関連性（相関関係）の強さを示す指標」です。. より詳細に説明すると、y=ax+bという一次関数の式で示されるような、直線的な相関関係の強さを示します。. つまり、相関係数によって、どれだけ直線関係に 自己相関関数は、波形x(t)とそれをτ時間だけずらした波形x(t+τ)を用いたずらし量τの関数として定義される。波形の周期を調べるのに有効で、τ=0で最大値となり、波形が周期的ならば、自己相関関数も同じ周期でピークを示す。 自己相関関数とは、自分自身と時間的にどの程度似ているかということを表す関数であった。 自己相関関数を学んだ時によく例として、正弦波や余弦波の自己相関関数と自己相関係数を求める。 ここでも、まず最も単純な例題として、正弦波の自己相関 |mqm| fss| ara| hoy| nfz| brb| ugy| gfx| avb| cgv| kmj| bea| lfv| orr| skj| khz| qln| lhe| pzd| pyz| kxh| wkm| nxi| bdt| rcj| dpr| ocw| rip| ufq| ftj| rex| tll| fwr| gyr| ggf| bsw| zto| spb| hxu| mol| wkq| lmf| udb| qwx| mzy| rgq| alz| jrr| lji| mzq|