200819 자기상관(Autocorrelation)함수의特性(특성)
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작성일 20-11-21 03:31본문
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다. 이 값은 편이된 시간에 따라 변하는데 몇 가지 특성이 존재한다.
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200819 자기상관(Autocorrelation)함수의特性(특성)
★ 자기상관함수(Autocorrelation function)
- definition 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(영향성, 연관성)이 있는지를 알려 준다. 이 값의 특성과 용도를 예제와 함께 상세히 설명한다.자기상관함수(Autocorrelation)는 랜덤 변수, x(t)에 대하여 임의의 시간만큼 편이(Shift)된 랜덤 변수와의 곱을 구하고 이들의 시간 mean(평균)을 취한 것이다. 이 값의 特性(특성)과 용도를 예제와 함께 상세히 說明(설명) 한다.
x(t)가 주기성이 있으면 R(t)도 주기 함수이고 R(t)의 최대값은 t 〓 0 에서 얻어질뿐만 아니라 정수배(Integer multip…(To be continued )
자기상관함수(Autocorrelation)는 랜덤 변수, x(t)에 대하여 임의의 시간만큼 편이(Shift)된 랜덤 변수와의 곱을 구하고 이들의 시간 평균을 취한 것이다.