之间去趨勢波動分析和白雜訊相似
去趨勢波動分析和白雜訊有(在联盟百科)4共同点: 傅里叶变换,粉红噪声,随机过程,自相关函数。
傅里叶变换
傅里叶变换(Transformation de Fourier、Fourier transform)是一种線性积分变换,用于信号在时域(或空域)和频域之间的变换,在物理学和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。实际上傅里叶变换就像化学分析,确定物质的基本成分;信号来自自然界,也可对其进行分析,确定其基本成分。 经傅里叶变换生成的函数 \hat f 称作原函数 f 的傅里叶变换、亦称频谱。在許多情況下,傅里叶变换是可逆的,即可通过 \hat f 得到其原函数 f。通常情况下,f 是实数函数,而 \hat f 则是复数函数,用一个复数来表示振幅和相位。 “傅里叶变换”一词既指变换操作本身(将函数 f 进行傅里叶变换),又指该操作所生成的复数函数(\hat f 是 f 的傅里叶变换)。.
粉红噪声
粉红噪声或1/ƒ噪音(有时也称作闪变噪声)是一个具有功率谱密度(能量或功率每赫兹)与频率成反比特征频谱的信号或过程。在粉红噪声中,每个倍频程中都有一个等量的噪声功率。粉红噪声的名称源于这种功率谱下的可见光视觉颜色为粉色。 在科学文献中,术语1/ƒ 噪声通常宽泛地指任何一种带有如下所示功率谱密度的噪声: 其中ƒ为频率,且0 α的噪声广泛地存在于大自然之中,并且它被运用到许多领域当中。α 值趋近于1的噪声与区间内其它α值噪声之间的区别符合一个更基本的区别。前者(狭义上)一般来自于准平衡凝聚态系统,下文将会展开讨论。后者(广义上)一般符合一系列非均衡驱动动态系统。 尽管术语闪变噪声仅用来描述直流电子设备中出现的噪声更为合适,但每当提到1/ƒ噪声人们还是称其为闪变噪声。1968年,本華·曼德博与John W. Van Ness提出了一个“分数噪声”的概念(有时也叫做分形噪声),以强调谱函数的指数可取一个非整数值,并使之与分数布朗运动联系起来,但这个词很少被用到。.
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随机过程
在概率论概念中,随机过程是随机变量的集合。若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,反对法随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。.
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自相关函数
自相关(Autocorrelation),也叫序列相关,是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说,它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式(如被噪声掩盖的周期信号),或识别隐含在信号谐波频率中消失的基頻的数学工具。它常用于信号处理中,用来分析函数或一系列值,如時域信号。.
上面的列表回答下列问题
- 什么去趨勢波動分析和白雜訊的共同点。
- 什么是去趨勢波動分析和白雜訊之间的相似性
去趨勢波動分析和白雜訊之间的比较
去趨勢波動分析有15个关系,而白雜訊有56个。由于它们的共同之处4,杰卡德指数为5.63% = 4 / (15 + 56)。
参考
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