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극한값 등) 설명자기상관함수, x(t)의 값이 다른 시간에서 나타난 랜덤 변수의 값에 어떤 의존성(영향성,, x(t)에 대하여 임의의 시간만큼 편이(Shift)된 랜덤 변수와의 곱을 구하고 이들의 시간 평균을 취한 것이다. 본 보고서에서는 자기상관함수의 정의와 특성을 살펴보고 예제를 통해서 완전하게 이해 할 수 있도록 한다. ★ 자기상관함수(Autocorrelation function) - 정의 및 예제 풀이 - 특성(우함수,00819 자기상관(Autocorrelation)함수의특성 등록 200819_자기상관(Autocorrelation)함수의특성..hwp (파일첨부). .zip 200819 자기상관(Autocorrelation)함수의특성 자기상관함수(Autocorrelation)는 랜덤 변수, R(t)는 어느 시간에서 나타난 랜덤 변수, 연관성)이 있는지를 알려 준다. x(t)가 주기성이 있으면  ......

 

 

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200819 자기상관(Autocorrelation)함수의특성 등록

 

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200819 자기상관(Autocorrelation)함수의특성

 

자기상관함수(Autocorrelation)는 랜덤 변수, x(t)에 대하여 임의의 시간만큼 편이(Shift)된 랜덤 변수와의 곱을 구하고 이들의 시간 평균을 취한 것이다. 이 값은 편이된 시간에 따라 변하는데 몇 가지 특성이 존재한다. 이 값의 특성과 용도를 예제와 함께 상세히 설명한다.

 

★ 자기상관함수(Autocorrelation function)

- 정의 및 예제 풀이

- 특성(우함수, 극한값 등) 설명자기상관함수, R(t)는 어느 시간에서 나타난 랜덤 변수, x(t)의 값이 다른 시간에서 나타난 랜덤 변수의 값에 어떤 의존성(영향성, 연관성)이 있는지를 알려 준다.

x(t)가 주기성이 있으면 R(t)도 주기 함수이고 R(t)의 최대값은 t 〓 0 에서 얻어질뿐만 아니라 정수배(Integer multiple)의 주기를 갖는다. 본 보고서에서는 자기상관함수의 정의와 특성을 살펴보고 예제를 통해서 완전하게 이해 할 수 있도록 한다.

 

 

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