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- ¿Cómo se interpreta los resultados de correlación cruzada??
- ¿Qué es el coeficiente de correlación entre dos imágenes??
- ¿Qué es la correlación cruzada normalizada en el procesamiento de imágenes??
- ¿Qué significa la correlación cruzada negativa??
¿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.
¿Qué es el coeficiente de correlación entre dos imágenes??
Esta es la función utilizada para hacer correlación (coeficiente) entre dos imágenes (matrices): R = Corr2 (A, B) calcula el coeficiente de correlación entre A y B, donde A y B son matrices o vectores del mismo tamaño. mientras que XCORR2 (A, B) resuelve para la correlación cruzada.
¿Qué es la correlación cruzada normalizada en el procesamiento de imágenes??
La correlación cruzada normalizada (NCC) es, por definición, la transformación inversa de Fourier de la convolución de la transformación de Fourier de dos imágenes (en este caso), normalizadas usando las sumas y sigas locales (ver más abajo).
¿Qué significa la correlación cruzada negativa??
Una correlación negativa describe la medida en que dos variables se mueven en direcciones opuestas. Por ejemplo, para dos variables, x e y, un aumento en X se asocia con una disminución en y. Un coeficiente de correlación negativo también se conoce como una correlación inversa.
