Автокорреляционная функция
Из Википедии, бесплатной энциклопедии

Автокорреляционная функция (АКФ) — зависимость взаимосвязи между функцией (сигналом) и её сдвинутой по аргументу функции копией от величины сдвига.
Для детерминированных сигналов автокорреляционная функция (АКФ) сигнала определяется интегралом:
и показывает связь сигнала (функции ) с копией самого себя, смещённого на величину . Звёздочка означает комплексное сопряжение.
Для случайных процессов АКФ случайной функции имеет вид[1]:
- ,
- где — математическое ожидание, звёздочка означает комплексное сопряжение.
Если исходная функция строго периодическая, то на графике автокорреляционной функции тоже будет строго периодическая функция. Таким образом, из этого графика можно судить о периодичности исходной функции, а, следовательно, и о её частотных характеристиках. Автокорреляционная функция применяется для анализа сложных колебаний, например, электроэнцефалограммы человека.
Применение в технике
[править | править код]Корреляционные свойства кодовых последовательностей, используемых в широкополосных системах, зависят от типа кодовой последовательности, её длины, частоты следования её символов и от её посимвольной структуры.
Изучение автокорреляционной функции играет важную роль при выборе кодовых последовательностей с точки зрения наименьшей вероятности установления ложной синхронизации.
Другие применения
[править | править код]Автокорреляционная функция играет важную роль в математическом моделировании и анализе временных рядов, показывая характерные времена для исследуемых процессов[2]. В частности, циклам в поведении динамических систем соответствуют максимумы автокорреляционной функции некоторого характерного параметра.
См. также
[править | править код]- Теорема Хинчина — Колмогорова
- Корреляционная функция
- Взаимнокорреляционная функция
- Периодическая функция
- Корреляция
- Критерий Дарбина — Уотсона
- Дисперсия случайной величины
- Свёртка (математический анализ)
Примечания
[править | править код]- ↑ Charles Therrien, Murali Tummala. Probability and Random Processes for Electrical and Computer Engineers. — CRC Press, 2012. — P. 287 . Дата обращения: 8 сентября 2016. Архивировано 17 сентября 2016 года.
- ↑ Турчин П. В. Историческая динамика. М.: УРСС, 2007. ISBN 978-5-382-00104-3.