реклама на сайте
подробности

 
 
> Корреляционная матрица, Технология расчета, получение из корр матрицы корр функции
AMih
сообщение Jun 30 2012, 09:49
Сообщение #1





Группа: Участник
Сообщений: 11
Регистрация: 30-06-12
Пользователь №: 72 571



Народ, добрый день. Вопрос по корреляционным матрицам.
Есть матрица наблюдений : столбцы ( N штук) - наблюдаемые параметры (или объекты), строки (M штук)- выборки значений по этим параметрам. Моменты получения отсчетов здесь не рассматриваем, интересует собственно технология расчета коэффициентов корреляции.
Итак: берем 1 столбец и последовательно считаем выборочный коэффициент корреляции со всеми остальными столбцами, получили первую строку корреляционной матрицы, N штук коэффициентов с индексами от [1,1] до [1,N].
2 столбец: повторяем то же самое, получаем (N-1) коэффициентов с индексами [2,2]....[2,N] . Коэфф корреляции для сочетания факторов 2,1 записываем на место [2,1], R[2,1]=R[1,2]
И так далее - тут все понятно.
Теперь надо посчитать матрицу автокорреляции для выборки размером 1..N (серия временных отсчетов параметра). Матрица должна быть N x N :
[1,1] = X1*X1 + X2*X2+...Xn*Xn
[1,2]= X1*X2 + X2*X3+...Xn-1*Xn
....................................................
[1,N]= X1*Xn
И вот здесь вопрос - как считать 2 и последующие строки ?
Можно ли (и как?) из корр матрицы получить корр функцию?
Go to the top of the page
 
+Quote Post
 
Start new topic
Ответов
Xenia
сообщение Jun 30 2012, 17:44
Сообщение #2


Гуру
******

Группа: Модератор FTP
Сообщений: 4 479
Регистрация: 20-02-08
Из: Москва
Пользователь №: 35 237



Цитата(AMih @ Jun 30 2012, 13:49) *
Есть матрица наблюдений : столбцы (N штук) - наблюдаемые параметры (или объекты), строки (M штук)- выборки значений по этим параметрам. Моменты получения отсчетов здесь не рассматриваем, интересует собственно технология расчета коэффициентов корреляции.

Если ваша матрица наблюдений размером NxM, то умножьте ее на себя саму транспонированную и получите продукт размерностью NxN, который и будет искомой корреляционной матрицей (а если не знаете, как перемножаются матрицы, то можете справиться о том в Википедии). Хотя я полагаю, что такую матрицу положено называть ковариационной, а чтобы получить корреляционную, нужно предварительно модифицировать матрицу наблюдений, вычтя из каждой строки среднее по это строке (т.е. искусственно приведя каждую строку к нулевому среднему).

Цитата(AMih @ Jun 30 2012, 13:49) *
Можно ли (и как?) из корр матрицы получить корр функцию?

А вот этого я себе как-то не представляю sm.gif. На мой взгляд, корреляционная функция относится к конкретной паре параметров, у вас их много. Поэтому ответить на эту часть вопроса я предоставлю кому-нибудь другому.
Go to the top of the page
 
+Quote Post
AMih
сообщение Jun 30 2012, 20:10
Сообщение #3





Группа: Участник
Сообщений: 11
Регистрация: 30-06-12
Пользователь №: 72 571



Цитата(Xenia @ Jun 30 2012, 20:44) *
то можете справиться о том в Википедии).

Ребяты, не будем уходить от заявленной темы - основной вопрос : автокорреляционная матрица по выборке размером N. Чуть предъистории - речь об оптимальном обнаружении сигнала на фоне коррелированной помехи.
В литературе (Левин, Стат. радиотехника, Ван-Трис) пользуют корреляционную матрицу помехи (я понимаю - все-таки автокорреляционную). Бывает, что говорят об усредненной корреляционной матрице. По варианту, предлагаемом Вами, расчет матрицы ведется по набору N выборок размером 1 x N. То есть, на другом наборе, скорее всего, результат будет отличаться от первого. И ценность всего действа - чуток.Я полагал, что расчет матрицы ведется по каждой реализации, а затем проводится их усреднение (уходим от доказательства стационарности процесса). Это - предистория. Вопрос прежний - как считать автокорреояционную матрицу по выборке 1 х N ? Или я не правильно понимаю, что имеется в виду под корреляционной матрицей помехи ?
Go to the top of the page
 
+Quote Post



Reply to this topicStart new topic
1 чел. читают эту тему (гостей: 1, скрытых пользователей: 0)
Пользователей: 0

 


RSS Текстовая версия Сейчас: 23rd July 2025 - 09:40
Рейтинг@Mail.ru


Страница сгенерированна за 0.01373 секунд с 7
ELECTRONIX ©2004-2016