Автокореляція: відмінності між версіями

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
[неперевірена версія][неперевірена версія]
Вилучено вміст Додано вміст
ZéroBot (обговорення | внесок)
м r2.7.1) (робот додав: nl:Autocorrelatie
RLutsBot (обговорення | внесок)
м Перенесено 22 інтервікі-посилань до Вікіданих (Q786970)
Рядок 17: Рядок 17:
[[Категорія:Теорія ймовірностей]]
[[Категорія:Теорія ймовірностей]]
[[Категорія:Математична статистика]]
[[Категорія:Математична статистика]]

[[ar:ترابط تلقائي]]
[[ca:Autocorrelació]]
[[cs:Autokorelace]]
[[de:Autokorrelation]]
[[en:Autocorrelation]]
[[es:Autocorrelación]]
[[fa:خودهمبستگی]]
[[fi:Autokorrelaatio]]
[[fr:Autocorrélation]]
[[gl:Autocorrelación]]
[[id:Autokorelasi]]
[[it:Autocorrelazione]]
[[ja:自己相関]]
[[nl:Autocorrelatie]]
[[no:Autokorrelasjon]]
[[pl:Autokorelacja]]
[[pt:Autocorrelação]]
[[ru:Автокорреляционная функция]]
[[su:Autokorélasi]]
[[sv:Autokorrelation]]
[[tr:Otokorelasyon]]
[[zh:自相关函数]]

Версія за 14:44, 21 березня 2013

Графік 100 випадкових величин з прихованою синусоїдою. Автокореляційна функція дозволяє побачити періодичність в ряді даних.

Автокореляція або автокореляційна функція — це кореляція функції з самою собою зміщеною на певну величину незалежної змінної. Автокореляція використовується для знаходження закономірностей в ряді даних, таких як періодичність. Часто застосовується у статистиці та обробці сигналів для аналізу функцій або серій даних.

Математично автокореляційна функція визначається як:

,

де функція інтегрується у добутку з комплексно спряженою та зміщеною на певну величину (часто це час) функцією.

Графік автокореляційної функції можна отримати, відклавши по осі ординат коефіцієнт кореляції двох функцій (базової та функції зсунуті на величину ) а по осі абсцис величину . Якщо вихідна функція строго періодична, то на графіку автокореляційної функції теж буде строго періодична функція. Таким чином з цього графіку можна судити про періодичність базової функції, а отже і про її частотні характеристики. Це застосовується для аналізу складних коливань, наприклад електроенцефалограми людини.

Див. також

Джерела

  • Patrick F. Dunn, Measurement and Data Analysis for Engineering and Science, New York: McGraw-Hill, 2005 ISBN 0-07-282538-3