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200819 자기상관(Autocorrelation)함수의특성
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자료설명
자기상관함수(Autocorrelation)는 랜덤 변수, x(t)에 대하여 임의의 시간만큼 편이(Shift)된 랜덤 변수와의 곱을 구하고 이들의 시간 평균을 취한 것이다. 이 값은 편이된 시간에 따라 변하는데 몇 가지 특성이 존재한다. 이 값의 특성과 용도를 예제와 함께 상세히 설명한다.
목차/차례
- ★ 자기상관함수(Autocorrelation function)
- - 정의 및 예제 풀이
- - 특성(우함수, 극한값 등) 설명
본문/내용
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.
x(t)가 주기성이 있으면 R(t)도 주기 함수이고 R(t)의 최대값은 t 〓 0 에서 얻어질뿐만 아니라 정수배(Integer multiple)의 주기를 갖는다. 본 보고서에서는 자기상관함수의 정의와 특성을 살펴보고 예제를 통해서 완전하게 이해 할 수 있도록 한다.
x(t)가 주기성이 있으면 R(t)도 주기 함수이고 R(t)의 최대값은 t 〓 0 에서 얻어질뿐만 아니라 정수배(Integer multiple)의 주기를 갖는다. 본 보고서에서는 자기상관함수의 정의와 특성을 살펴보고 예제를 통해서 완전하게 이해 할 수 있도록 한다.
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I D : stdj*** Date : 2020-08-19 FileNo : 20081905 |
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