Kowariancja wyniku korelacji krzyżowej 2D

1. Jak obliczyć korelację krzyżową 2D?
2. Jaki jest związek między kowariancją a korelacją krzyżową?
3. Jak interpretujesz wyniki korelacji krzyżowej?
4. Jak interpretujesz krzyżową?

Jak obliczyć korelację krzyżową 2D?

c = xcorr2 (a, b) zwraca korelację krzyżową macierzy A i B bez skalowania. xcorr2 to dwuwymiarowa wersja Xcorror . C = xcorr2 (a) to macierz autokorelacji macierzy wejściowej A . Ta składnia jest równoważna Xcorr2 (A, A) .

Jaki jest związek między kowariancją a korelacją krzyżową?

Kowariancja krzyżowa jest związana z częściej stosowaną korelacją krzyżową danych procesów. samo. W przetwarzaniu sygnału kowariancja krzyżowa jest często nazywana korelacją krzyżową i jest miarą podobieństwa dwóch sygnałów, powszechnie używanych do znalezienia cech w nieznanym sygnale poprzez porównanie go do znanego.

Jak interpretujesz wyniki korelacji krzyżowej?

Jeśli nachylenie jest dodatnie, korelacja krzyżowa jest dodatnia; Jeśli istnieje ujemne nachylenie, korelacja krzyżowa jest ujemna. Pomaga to zidentyfikować ważne opóźnienia (lub potencjalnych klientów) w procesie i jest przydatne do zastosowania, gdy istnieją predyktory w modelu ARIMA.

Jak interpretujesz krzyżową?

Jeśli COV (x, y) jest dodatnie, wówczas większe wartości x są powiązane z większymi wartościami y, a mniejsze wartości x są powiązane z mniejszymi wartościami y. Jeśli kowariancja jest negatywna, przeciwnie: małe x są powiązane z większym YS i odwrotnie.