Взаимнокорреляционная функция

Взаимнокорреляционная функция — корреляционная функция двух различных сигналов.

Для непрерывных функций $f(t)$ и $g(t)$ взаимнокорреляционная функция определяется как:

$B(\tau )=(f\star g)(\tau ){\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\int _{-\infty }^{\infty }f^{*}(t)\ g(t+\tau )\,dt=\int _{-\infty }^{\infty }f^{*}(t-\tau )\ g(t)\,dt,$

Для дискретных функций:

$(f\star g)_{i}\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\ \sum _{j}f_{j}^{*}\,g_{i+j}$,

где $i$ — сдвиг между последовательностями относительно друг друга, а верхний индекс в виде звёздочки означает комплексное сопряжение.

Если $X$ и $Y$ — две независимые случайные величины, имеющие плотности вероятности соответственно $f(x)$ и $g(y)$, то плотность вероятности разности этих случайных величин $Y-X$ равна взаимной корреляции функций $f$ и $g$. При этом плотность вероятности суммы случайных величин $Y+X$ равна свертке функций $f$ и $g$.

Свойства

Свёртка, взаимная корреляция и автокорреляция

Взаимная корреляция и свёртка взаимосвязаны:

$f(t)\star g(t)=f^{*}(-t)*g(t)$

поэтому, если функции $f$ и $g$ чётны, то

$(f\star g)=f*g$

Также: $(f\star g)\star (f\star g)=(f\star f)\star (g\star g)$

По аналогии с теоремой свёртки преобразование Фурье от взаимной корреляции равно:

${\mathcal {F}}[f\star g]={\mathcal {F}}^{*}[f]\cdot {\mathcal {F}}[g],$

где ${\mathcal {F}}$ означает преобразование Фурье. Данное свойство часто используется вместе с алгоритмами быстрого преобразования Фурье для эффективного вычисления величины взаимной корреляции.

Используется при обработке сигналов, например, для распознавания отраженного от объекта локационного сигнала (радаров, сонаров) в условиях помех. Также используется для анализа случайных процессов, например, в измерениях и статистике.

См. также

• Автокорреляционная функция
• Свёртка (математический анализ)
• Корреляция
• Теорема Хинчина — Колмогорова

Ссылки

• функция xcorr в MATLAB