Основы ЦОС: 15. Корреляционная функция (ссылки на скачивание скриптов в описании)
HTML-код
- Опубликовано: 16 сен 2024
- Российская платформа математических вычислений и динамического моделирования Engee:
сайт: clck.ru/37kCz5
Телеграм канал: clck.ru/37kCww
###############
Наш тренинг "Проектирование систем цифровой обработки сигналов" exponenta.ru/p...
Данное видео посвящено рассмотрению взаимно-корреляционной функции и автокорреляционной функции, а также методам корреляционного анализа.
Ролик продолжает серию видео, рассказывающих об основах ЦОС. Простота изложения, демонстрация простых примеров и объяснение базовых принципов делают тему доступной даже для новичков в ЦОС, а для опытных практиков помогает взглянуть на привычные вещи через новую призму.
Все видео и описание exponenta.ru/n...
Ссылки на скачивание скриптов и файлов данных:
github.com/ETM...
Плейлист "Введение в цифровую обработку сигналов (ЦОС)": • Цифровая обработка сиг...
Проект «Карьера» - вакансии для разработчиков и инженеров: hub.exponenta....
Подписывайтесь на нас
VK ‣ mathworks
Telegram ‣ t.me/exponenta_ru
Спасибо все четко и по делу. Вот так должны преподавать в ВУЗАХ. Визуализация + Формулы + графики + пояснения = понимание.
Марат - красавчик! Всё доходчиво объясняет - никакой воды
Марат, однажды посчастливилось тебя слушать на семинаре в МТУСИ! Очень доходчиво и понятно. Стат. радиотехнику студенты могут понять только таким языком, ориентированным на молодое поколение.
круто, все понятно, спасибо за Ваш труд
Спасибо за отзыв. Рад знать, что всё было понятно!
Святой Грааль 🔬😎📡
Спасибо за разбор темы)
Даже не задумывался про корреляцию. Формулу знал, а вот как её использовать🤔
Это просто гениально.
Очень доступное объяснение. Спасибо!
Большое спасибо!
Корреляционная функция это мера синхронизации случайного процесса по частоте колебательного процесса. Это физический смысл корреляции и ее нужно понимать именно с физической стороны процесса. Как только процесс скоррелирован он приобретает устойчивость по времени- процесс переходит в стационарный режим.
Отличное объяснение !!!
По этим видео можно легко готовиться к экзаменам в университете
Лучший
При наложении двух сигналов в одинаковых фазах происходит явление резонанса. Это формула свертки двух сигналов.
Очень крутой канал,сумасшедший,качественный контент! Я таракан по сравнению с Вами...
Очень жаль,что так не преподают.
А есть где-то реализации функций корреляции? Например на python или с++
Вы можете сгенерировать C++ код прямо из MATLAB при помощи MATLAB Coder
Здравствуйте ! Как вы ? Спасибо вам большое за такие качественные уроки. А теперь как можно загрузить в МАТЛАБ другую музыку ?
Здравствуйте. Для загрузки любого аудио в MATLAB существует функция audioread.
Спасибо за Вашу работу! Не могли бы Вы пояснить про строчку кода для выделения временного отрезка фрагмента plot(time, full_sig,[timeA timeB], [m m;M M], '--')? зачем тут миниумы указывать и максимумы, и почему аргумент именно такого вида?
Это всё нужно для того, чтобы отрисовать не только временную зависимость сигнала, но и две вертикальные линии. Точки по оси х - это моменты времени timeA и timeB, а точки по оси у - минимумы и максимумы размаха сигнала.
Russianultraviolet
0 секунд назад
По нормированию функции не понятно. Если кор.функция - интеграл или сумма произведения неизвестных 2х функций, то как можно говорить, что она может меняться только от -1 до +1 ?
В упоминаемом сегменте видео речь идёт о коэффициенте корреляции, а не о функции
1:30 Вы говорите, что кор. функция -это зависимость кор. коэффициента от времени сдвига "по-сути".
2:31 В этом примере кор-я зависит ещё и от амплитуды той и другой функции, а не от похожести сигналов во временном интервале сравнения. И в такой корреляции высокоамплитудный шум даст больший коэф.кор-и чем низкоамплитудный сигнал, наиболее приближенный к эталону сравнения. Надо нормировать. Делить сумму или интеграл произведения функций на произведение "весов" этих функций.
Здравствуйте, не подскажите, а как найти нормальную автокорреляционную функцию аудиосигнала? Просто вы разобрали пример с взаимной корреляцией, а с акф как быть?
Здравствуйте. Автокорреляция - это корреляция сигнала с самим собой. Сдвигайте сигнал во времени относительно его самого - и вы получите автокорреляционную функцию
Где можно посмотреть, как задать функцию в матлаб . Как чисто технически это сделать не знаю. Нужно сравнить сигнал с копией
Поясните конкретнее, что вы хотите. Понятие "функции в MATLAB" имеет несколько значений.
интегрируем по тау d(тау)
Здравствуйте, а как можно реализовать то, что происходит на 3:04 минуте ?
x1 = [zeros(1,15) ones(1,10) zeros(1,15)];
x2 = [0.1:0.1:1 zeros(1,30)];
yvec = zeros(1,40);
for k = 1:30
yvec(k) = sum(x1.*x2)/5.5;
x2 = circshift(x2,1);
subplot(2,1,1);
stairs(x1,'LineWidth',2,'Marker','.','MarkerSize',15); hold on;
plot(x2,'LineWidth',2,'Marker','.','MarkerSize',15); hold off;
ylim([0 1.2]); grid on;
subplot(2,1,2);
stem(yvec,'LineWidth',2,'Marker','.','MarkerSize',20);
ylim([0 1.2]); grid on;
pause(0.1);
end
395 группа привет
Начинающему трейдеру самое то, он сразу поймет, что ничего не понимает.
Крайне не достаточно, примеры слабые. Слабая коррелируемость шума так и не доказана и не сказано чем это грозит
вообще ничего непонятно