Python Différence d'autocorrélation avec FFT et non-FFT

1. Comment vérifier l'autocorrélation dans Python?
2. Qu'est-ce que la transformée de Fourier de l'autocorrélation?
3. Comment interprétez-vous un tracé d'autocorrélation dans Python?

Comment vérifier l'autocorrélation dans Python?

En tant que première étape, l'autocorrélation peut être rapidement vérifiée à l'aide de la fonction lagplot () fournie par pandas. Où, les données sont l'entrée Dataframe. Leg Spécifie entier pour obtenir les décalages.

Qu'est-ce que la transformée de Fourier de l'autocorrélation?

R (τ) = ∫∞ - ∞x (t) x ∗ (t --τ) dt. Déclaration - La propriété d'autocorrélation de Fourier Transform indique que la transformée de Fourier de l'autocorrélation d'un seul domaine dans le temps est égale au carré du module de son spectre de fréquence.

Comment interprétez-vous un tracé d'autocorrélation dans Python?

Si les valeurs d'autocorrélation sont proches de 0, alors les valeurs entre les observations consécutives ne sont pas corrélées les unes avec les autres. Inversement, les valeurs d'autocorrélations proches de 1 ou -1 indiquent qu'il existe de fortes corrélations positives ou négatives entre les observations consécutives, respectivement.