200819 자기상관(Autocorrelation)함수의特性(특성)
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작성일 22-10-04 23:02
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이 값은 편이된 시간에 따라 변하는데 몇 가지 특성이 존재한다. 이 값의 특성과 용도를 예제와 함께 상세히 설명한다. 이 값의 特性(특성)과 용도를 예제와 함께 상세히 설명한다. , 200819 자기상관(Autocorrelation)함수의특성공학기술레포트 , 200819_자기상관(Autocorrelation)함수의특성
★ 자기상관함수(Autocorrelation function)
- 정의(定義) 및 예제 풀이
- 특성(特性)(우함수, 극한값 등) 설명(說明)
자기상관함수, R(t)는 어느 시간에서 나타난 랜덤 변수, x(t)의 값이 다른 시간에서 나타난 랜덤 변수의 값에 어떤 의존성(influence(영향)성, 연관성)이 있는지를 알려 준다.
자기상관함수(Autocorrelation)는 랜덤 변수, x(t)에 대하여 임의의 시간만큼 편이(Shift)된 랜덤 변수와의 곱을 구하고 이들의 시간 평균(average)을 취한 것이다.
순서
레포트/공학기술
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설명
자기상관함수(Autocorrelation)는 랜덤 변수, x(t)에 대하여 임의의 시간만큼 편이(Shift)된 랜덤 변수와의 곱을 구하고 이들의 시간 평균을 취한 것이다. 이 값은 편이된 시간에 따라 변하는데 몇 가지 特性(특성)이 존재한다.
x(t)가 주기성이 있으면 R(t)도 주기 함수이고 R(t)의 최대값은 t 〓 0 에서 얻어질뿐만 아니라 정수배(Integer multip…(생략(省略))
200819 자기상관(Autocorrelation)함수의特性(특성)
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