发布网友 发布时间:2022-04-20 21:47
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热心网友 时间:2023-09-24 09:09
自协方差在统计学中,特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt] = μt,那么自协方差为 其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程,那么有更加常见的定义: 其中k是信号移动的量值,通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理,那么自协方差就变成了自相关系数R(k),即 有些学科中自协方差术语等同于自相关。(自协方差的概念)自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2,的取值之间的二阶混合中心矩,用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化(相对与均值)的相关程度,也称为中心化的自相关函数。
热心网友 时间:2023-09-24 09:10
对于平稳时间序列{Xt,t属于T},任取t(t+k属于T),定义γ(k)为时间序列{Xt}的延迟k自协方差函数:γ(k)=γ(t,t+k)