Автокорреляционная функция
Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между случайными величинами из одного ряда, но взятых со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени.
Автокорреляционная функция (АКФ, ACF).
В обработке сигналов автокорреляционная функция (АКФ) определяется интегралом:
и показывает связь сигнала (функции
) с копией самого себя, смещённого на величину
.
В теории случайных функций АКФ является корреляционным моментом двух значений одной случайной функции
:
Здесь
, а
— математическое ожидание.
График автокорреляционной функции можно получить, отложив по оси ординат коэффициент корреляции двух функций (базовой и функции сдвинутой на величину
) а по оси абсцисс величину
. Если исходная функция строго периодическая, то на графике автокорреляционной функции тоже будет строго периодическая функция. Таким образом, из этого графика можно судить о периодичности базовой функции, а следовательно и о её частотных характеристиках. Это применяется для анализа сложных колебаний, например электроэнцефалограммы человека.
Содержание |
[править] Применение в технике
Корреляционные свойства кодовых последовательностей, используемых в широкополосных системах, зависят от типа кодовой последовательности, её длины, частоты следования её символов и от её посимвольной структуры.
Изучение АКФ играет важную роль при выборе кодовых последовательностей с точки зрения наименьшей вероятности установления ложной синхронизации.
[править] Другие применения
Автокорреляционная функция играет важную роль в математическом моделировании и анализе временных рядов, показывая характерные времена для исследуемых процессов (см., например: Турчин П. В. Историческая динамика. М.: УРСС, 2007. ISBN 978-5-382-00104-3). В частности, циклам в динамике систем соответствуют максимумы на соответствующей автокорреляционной функции.
[править] См. также
[править] Ссылки
| Это заготовка статьи по математике. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её. |

![K (t_1, t_2) = \mathbb{E}\left\{\left[X(t_1)-\overline{x}(t_1)\right]\left[X(t_2)-\overline{x}(t_2)\right]\right\}/\mathbb{D}](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/ru/math/3/2/0/320edf7518ac7683aa74a7e721194232.png)