自相關函數包含原信號哪些物理分量

⑴ 自相關函數為門函數，這個信號物理可實現嗎

比如產生多路信號，為了分析多路信號之間的相關性，可以用自相關函數來看一下，具體情況需要具體分析。

⑵ 到底什麼是相關函數，自相關函數

1、相關函數是描述信號X(s),Y(t)（這兩個信號可以是隨機的，也可以是確定的）在任意兩個不同時刻s、t的取值之間的相關程度。

2、自相關函數在不同的領域，定義不完全等效。在某些領域，自相關函數等同於自協方差(autocovariance)。自相關也叫序列相關，是一個信號於其自身在不同時間點的互相關。非正式地來說，它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函數。

(2)自相關函數包含原信號哪些物理分量擴展閱讀

1、在信號處理中，相關函數的應用很廣，主要有信號中隱含周期性的檢測，確定未知參數的線性系統的頻域響應，雜訊中信號中的檢測，雜訊中信號的提取等

2、信號處理中，自相關可以提供關於重復事件的信息，例如音樂節拍（例如，確定節奏）或脈沖星的頻率（雖然它不能告訴我們節拍的位置）。另外，它也可以用來估計樂音的音高。

⑶ 自相關函數是什麼它的概念是怎麼樣的它怎麼樣計算

自相關函數和互相關函數的matlab計算和作圖
1. 首先說說自相關和互相關的概念。
這個是信號分析里的概念，他們分別表示的是兩個時間序列之間和同一個時間序列在任意兩個不同時刻的取值之間的相關程度，即互相關函數是描述隨機信號x(t),y(t)在任意兩個不同時刻t1，t2的取值之間的相關程度，自相關函數是描述隨機信號x(t)在任意兩個不同時刻t1，t2的取值之間的相關程度。互相關函數給出了在頻域內兩個信號是否相關的一個判斷指標，把兩測點之間信號的互譜與各自的自譜聯系了起來。它能用來確定輸出信號有多大程度來自輸入信號，對修正測量中接入雜訊源而產生的誤差非常有效.
事實上，在圖象處理中，自相關和互相關函數的定義如下：設原函數是f(t)，則自相關函數定義為R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷積；設兩個函數分別是f(t)和g(t)，則互相關函數定義為R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是兩個函數在不同的相對位置上互相匹配的程度。那麼，如何在matlab中實現這兩個相關並用圖像顯示出來呢？
dt=.1;

⑷ 根據自相關函數圖形如何確定該信號中的常值分量和周期成分

在自相關函數圖形中可看出：信號的常值分量是自相關函數的常值分量的平方根，周期就是自相關函數的周期，幅值也可以計算出來。

⑸ 隨機過程里的自相關函數有什麼物理意義舉個比較詳細得例子說明下行不

自相關函數應用非常廣泛，在不同的應用領域中它具有不同的物理意義

例如，在電學、信號處理方面，一個隨機過程（信號）的自相關函數與該隨機過程（信號）的功率譜或能量譜成傅立葉變換對的關系。

⑹ 通信原理里的自相關函數是什麼意思，有什麼作用

....你看的是什麼書啊，，，這都不解釋，，，，
是表達信號和他的多徑信號的相似度的
就是表達一個信號經過反射啊，折射啊之類延時後的副本信號與
原信號的相似程度
同樣的，可以根據此原理，進行信號接收時來進行信號的識別，
或反過來對信號進行時延調整
還有可以用它的傅立葉變化算信號的功率譜

⑺ 自相關函數有什麼意義

自相關函數在分析隨機信號時候是非常有用的。

通過傅里葉變換可以將一個時域信號轉變為頻域，這樣可以更簡單地分析這個信號的頻譜。但這有個前提，那就是我們分析的信號是確定信號，即無雜訊的信號（sin就是sin，cos就是cos）。

而在真正的通信中，我們的傳輸環境是非常復雜的，充滿了雜訊。很多時候雜訊的分布服從高斯分布（雜訊幅度低的概率大，雜訊幅度高的概率小）我們稱這種雜訊叫高斯白雜訊（其對應的信道叫AWGN信道）。

而自相關函數的定義都知道，Rx(Δt)=E[x(t)*x(t+Δt)]，會發現，如果同一個信號x(t)進行自相關後，還是自己，而不同的信號進行自相關後，數值會變得很小。不論Δt取多少，在發送端發出的信號始終不變。

那麼確定信號經過自相關運算後就保存了下來，而由於雜訊每一時刻都不同，自相關後雜訊就趨近於0了。然後又知道維納-辛欽定理，自相關函數的傅里葉變換是功率譜，這樣又一次將時域信號轉換到頻域進行分析，同時還濾除了雜訊。

自相關函數定義：

在統計學上，自相關被定義為，兩個隨機過程中不同時刻的數值之間的皮爾森相關(Pearson correlation)。

如果X為廣義平穩過程，則期望以及標准差不隨時間t變化，則自相關函數可以表示為時間延遲的函數，如下信號處理，其中「*」是卷積算符，為取共軛。

同一時間函數在瞬時t和t+a的兩個值相乘積的平均值作為延遲時間t的函數，它是信號與延遲後信號之間相似性的度量。延遲時間為零時，則成為信號的均方值，此時它的值最大。

簡而言之，自相關函數是表達信號和它的多徑信號的相似程度。一個信號經過類似於反射、折射等其它情況的延時後的副本信號與原信號的相似程度。