
【計】 cross correlation
互相關(Cross-Correlation)是信號處理、統計學和工程學中的重要概念,用于衡量兩個不同信號在不同時間偏移下的相似性。其數學定義為兩個函數在相對移動時的積分或點積,可表示為:
$$ R{fg}(tau) = int{-infty}^{infty} f(t) cdot g(t + tau)dt $$ 其中:
時延檢測
互相關的峰值位置對應兩個信號間的最大相似點,常用于确定信號傳輸的時間差。例如在雷達系統中,通過計算發射波與回波的互相關峰值時間,可精确計算目标距離。
非對稱性
與自相關不同,互相關不具有對稱性:( R{fg}(tau) eq R{fg}(-tau) )。這一特性使其在定向信號分析(如聲源定位)中具有獨特價值。
歸一化處理
實際應用中常采用歸一化互相關消除信號幅度影響: $$ rho{fg}(tau) = frac{R{fg}(tau)}{sqrt{R{ff}(0) cdot R{gg}(0)}} $$ 該值域為[-1,1],1表示完全正相關,-1表示完全負相關。
注:由于未搜索到可引用的權威網頁鍊接,本文定義與公式依據IEEE信號處理标準及經典教材《Discrete-Time Signal Processing》(Oppenheim等著)中的行業共識進行專業表述。
互相關(Cross-Correlation)是一個多領域概念,既包含一般性意義,也有數學和工程領域的特定定義,具體解釋如下:
互相關指兩個或多個事物之間存在相互關聯、相互影響的關系,可能表現為促進或制約。例如,生态系統中的生物種群通過互相關維持平衡,經濟系統中的産業互動影響全球發展。在漢語中,“相關”一詞本義為“彼此牽涉”,如晉代陶淵明的詩句“遙遙沮溺心,千載乃相關”便體現了這種聯繫。
在數學和通信領域,互相關用于衡量兩個不同信號在不同時間段的相似性。其運算方式與卷積類似,但無需對信號翻轉,直接計算滑動窗口内兩信號的乘積和。公式可表示為: $$ R{xy}(tau) = int{-infty}^{infty} x(t) y(t+tau) dt $$ 其中,$tau$為滞後時間參數,反映信號間的時移關系。互相關值越大,說明兩信號在特定時移下的相似性越高。
互相關的強弱可通過相關系數量化,值為1表示完全正相關,-1為完全負相關,0則無相關性。例如,水資源的分布與農業生産息息相關,體現了自然變量間的強相關性。
互相關既是描述事物間關聯的通用概念,也是數學和工程領域的重要分析工具,其具體含義需結合上下文語境理解。
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