auto-correlation functionとは? わかりやすく解説

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自己相関関数

【英】:auto-correlation function

ある関数(あるいは図形)同じものを二つ用意し、それらの位置相対的にずらして関数重なり強度位置について積分した関数(あるいは図形)。対象とする関数をf、二つ関数位置のずれをx、位置変数をXとすると、Rff次のように書ける。Rff=∫f(X)f*(X-x)dX. ただし、*は複素共役を示す。像等の実関数場合は、f*(X-x)=f(X-x)である。相対位置xを大きくしても重なり強度が強い場合は、関数(あるいは図形)はx方向広がっており、相対位置大きくするとすぐに重なり強度弱くなる場合は、関数(あるいは図形)の広がり小さい。このように計算すれば関数図形形状に関する知見を得ることができる。例として、電顕像を二回撮影し撮影の間に像がどれだけドリフトしたかに関する二つの像の間の相関求めることができる。(相関大きければドリフト少ない。)の計算にはコンピューターでの計算高速化を図るために、高速フーリエ変換法利用して行う。この計算は「ある関数ののフーリエ変換は、中のそれぞれの関数フーリエ変換の積になる」という定理基づいている。すなわち、各関数フーリエ変換計算して、その積を取りその結果逆フーリエ変換することによってを計算する

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自己相関関数

読み方じこそうかんかんすう
【英】:autocorrelation function

弱定常過程 \{ X(t) \} \, において, 2つ時点における X(t) \,相関係数を表す関数. m=\mathrm{E}(X(t)) \,, \{ X(t) \} \,自己共分散関数R(h)=\mathrm{E}((X(h)-m)(X(0)-m)) \, とすると, 自己相関関数は \rho(h)=R(h)/R(0) \,与えられる.



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