Covarianza del resultado de la correlación cruzada 2D

1. ¿Cómo se calcula la correlación??
2. ¿Cuál es la relación entre covarianza y correlación cruzada??
3. ¿Cómo se interpreta los resultados de correlación cruzada??
4. ¿Cómo se interpreta a la covarianza??

¿Cómo se calcula la correlación??

c = xcorr2 (a, b) Devuelve la correlación cruzada de las matrices A y B sin escala. XCORR2 es la versión bidimensional de XCORR . c = xcorr2 (a) es la matriz de autocorrelación de la matriz de entrada a . Esta sintaxis es equivalente a xCorr2 (a, a) .

¿Cuál es la relación entre covarianza y correlación cruzada??

La coovarianza cruzada está relacionada con la correlación cruzada más comúnmente utilizada de los procesos en cuestión. sí mismo. En el procesamiento de la señal, la covarianza cruzada a menudo se llama correlación cruzada y es una medida de similitud de dos señales, comúnmente utilizadas para encontrar características en una señal desconocida al compararla con una conocida.

¿Cómo se interpreta los resultados de correlación cruzada??

Si la pendiente es positiva, la correlación cruzada es positiva; Si hay una pendiente negativa, la correlación cruzada es negativa. Esto ayuda a identificar retrasos (o clientes potenciales) importantes en el proceso y es útil para la aplicación cuando hay predictores en un modelo ARIMA.

¿Cómo se interpreta a la covarianza??

Si CoV (x, y) es positivo, entonces los valores más grandes de x están asociados con valores más grandes de y y valores más pequeños de x están asociados con valores más pequeños de y. Si la covarianza es negativa, lo opuesto se mantiene: los X pequeños están asociados con YS y viceversa más grandes.