상호 상관이란 무엇입니까?

신호 처리에서 상호 상관은 다른 계열에 대한 변위의 함수로서 두 계열의 유사성을 측정하는 것입니다. 이는 슬라이딩 내적 또는 슬라이딩 내적이라고도 합니다. 일반적으로 더 짧고 알려진 특징을 찾기 위해 긴 신호를 검색하는 데 사용됩니다. 패턴 인식, 단일 입자 분석, 전자 단층 촬영, 평균화, 암호 분석 및 신경 생리학에 응용됩니다. 상호 상관은 본질적으로 두 함수의 컨볼루션과 유사합니다. 신호 자체와의 상호 상관인 자기 상관에서는 항상 0의 지연에 피크가 있으며 그 크기는 신호 에너지가 됩니다.

당신이 얻을 수 있는 혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 상호 상관

2장: 자기상관

3장: 공분산 행렬

4장: 공분산 행렬 추정

5장: 교차공분산

6장: 자기공분산

7장: 변형 베이지안 방법

8장: 정규 감마 분포

9장: 기대-최대화 알고리즘

10장 그리피스 부등식

(II) 상호 상관에 관한 대중의 주요 질문에 답변합니다.

(III) 여러 분야에서 상호 상관을 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가

전문가, 학부 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자 및 모든 종류의 상호 상관에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.