1樓:匿名使用者
週期訊號的自相關函式是周期函式,且週期與週期訊號相同。
當自相關函式τ=0 或 t 的整數倍時,x(t- τ)=x(t), rx(τ)達到最大值,為x(t)的平均功率。
自相關函式有什麼意義 5
2樓:藍魔
自相關函式在分析隨機訊號時候是非常有用的。我們在訊號與系統中學過,通過傅立葉變換可以將一個時域訊號轉變為頻域,這樣可以更簡單地分析這個訊號的頻譜。但這有個前提,那就是我們分析的訊號是確定訊號,即無噪聲的訊號(sin就是sin,cos就是cos)。
而在真正的通訊中,我們的傳輸環境是非常複雜的,充滿了噪聲。很多時候噪聲的分佈服從高斯分佈(噪聲幅度低的概率大,噪聲幅度高的概率小)我們稱這種噪聲叫高斯白噪聲(其對應的通道叫awgn通道)。在一個訊號傳輸中,這種噪聲會疊加在訊號上,那接收端我們收到的就不是一個確定訊號,而是一個隨時間變化的訊號。
即使我們訊號傳送端始終傳送同一個訊號,但由於每次疊加的噪聲不同,接收端收到的訊號也不同,此時我們管這種訊號叫隨機訊號。隨機訊號直接進行傅立葉變換後,在頻域會產生非常多的噪聲頻帶,如果在噪聲較大、訊號較小的情況下,噪聲的頻譜甚至會淹沒原訊號的頻譜,從而讓我們無法分析。而自相關函式的定義我們都知道,rx(δt)=e[x(t)*x(t+δt)],我們會發現,如果同一個訊號x(t)進行自相關後,還是自己,而不同的訊號進行自相關後,數值會變得很小。
不論δt取多少,在傳送端發出的訊號始終不變,那麼確定訊號經過自相關運算後就儲存了下來,而由於噪聲每一時刻都不同,自相關後噪聲就趨近於0了。然後我們又知道維納-辛欽定理,自相關函式的傅立葉變換是功率譜,這樣我們又一次將時域訊號轉換到頻域進行分析,同時還濾除了噪聲,唯一的不同只是原來的確定訊號時域縱軸是電壓v,現在的功率譜縱軸是功率w,二者成平方關係罷了。以上就我學完後對自相關函式的理解,望採納
3樓:匿名使用者
書本都沒有具體解釋這個東西,下面說說我的理解:自相關函式是研究訊號的相關性,特別是隨機序列之類的,最重要的是理解相關性是什麼東西。兩個隨機變數假如他們完全線性相關,以連續隨機變數為例,那麼他倆會有差不多的概率密度分佈。
例子:假如隨機變數x,y,y=5x,那麼x,y完全線性相關,x=5的概率和y=25的概率是相等的,因此可以看出x,y,有相同關係的概率分佈,期望成線性關係,方差成二次方關係。因此就是說線性相關性反應的是兩個隨機變數的之間概率的相關程度。
4樓:墨顏曦清水吟
有什麼意義?你先說啥是自相關函式
5樓:匿名使用者
自相關函式應用非常廣泛,在不同的應用領域中它具有不同的物理意義 例如,在電學、訊號處理方面,一個隨機過程(訊號)的自相關函式與該隨機過程(訊號)的功率譜或能量譜成傅立葉變換對的關係。
6樓:匿名使用者
函式是一種關係,這種關係使一個集合裡的每一個元素對應到另一個(可能相同的)集合裡的唯一元素應變數,函式一個與他量有關聯的變數,這一量中的任何一值都能在他量中找到對應的固定值。 函式兩組元素一一對應的規則,第一組中的每個元素在第二組中只有唯一的對應量。
函式的概念對於數學和數量學的每一個分支來說都是最基礎的。
可以請按滿意建,謝謝
週期訊號為 f(t)=acosw1t,試求它的自相關函式和功率譜密度.急
7樓:品一口回味無窮
sin 和cos 無本質區別。你參照以下解x(t)=asin(wt+φ)的思路好了。
r(t1,t2)=e[x(t1)x(t2)]=e[asin(wt1+φ)asin(wt2+φ)]=(a2/2)e
=(a2/2)=(a2/2)[ cosw(t2-t1)+0]
= (a2/2) cosw(t2-t1) 令t2-t1=τ ,則r(t1,t2)= (a2/2) coswτ=r(τ)
傅立葉變換coswτπ[δ(w-w)+ δ(w+w)]所以,自相關函式為r(τ)=(a2/2) coswτ,
功率譜密度為px(w)= (πa2/2) [δ(w-w)+ δ(w+w)]
為什麼能用自相關分析消去週期訊號中的白噪聲干擾
8樓:幻精靈家族
週期訊號顧名思義,是週期性出現的, 而白噪聲是包含了所有的頻率,沒有週期性.
而求自相關實際上是看訊號的不同部分的相似程度,當然得到的結果就只剩下週期性部分.
白噪聲得到抑制
9樓:匿名使用者
白噪聲屬於直流成分,相關法可以去除
談談你對自協方差函式和自相關函式的理解?它們體現了時間序列的哪些特徵?
10樓:匿名使用者
這麼大題目,寫**呢……
要是不殘差分析,模型準確性很難保證
11樓:匿名使用者
不會是cufe的選了lm的ts吧?
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