Howtosignalprocessing
- Comment calculer la corrélation croisée 2D?
- Quelle est la relation entre la covariance et la corrélation croisée?
- Comment interprétez-vous les résultats de corrélation croisée?
- Comment interprétez-vous la covariance croisée?
Comment calculer la corrélation croisée 2D?
c = xcorr2 (a, b) Renvoie la corrélation croisée des matrices A et B sans mise à l'échelle. xcorr2 est la version bidimensionnelle de xcorr . c = xcorr2 (a) est la matrice d'autocorrélation de la matrice d'entrée A . Cette syntaxe est équivalente à xcorr2 (a, a) .
Quelle est la relation entre la covariance et la corrélation croisée?
La covariance croisée est liée à la corrélation croisée plus couramment utilisée des processus en question. lui-même. Dans le traitement du signal, la covariance croisée est souvent appelée corrélation croisée et est une mesure de la similitude de deux signaux, couramment utilisés pour trouver des caractéristiques dans un signal inconnu en le comparant à un signal connu.
Comment interprétez-vous les résultats de corrélation croisée?
Si la pente est positive, la corrélation croisée est positive; S'il y a une pente négative, la corrélation croisée est négative. Cela permet d'identifier les décalages (ou les prospects) importants dans le processus et est utile pour l'application lorsqu'il y a des prédicteurs dans un modèle ARIMA.
Comment interprétez-vous la covariance croisée?
Si le cov (x, y) est positif, alors les valeurs plus importantes de x sont associées à des valeurs plus élevées de y et des valeurs plus petites de x sont associées à des valeurs plus petites de y. Si la covariance est négative, l'inverse tient: les petits X sont associés à un YS plus grand et vice versa.
