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Corrélation croisée
Fouad Sabry
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Un Milliard De Personnes Informées [French] 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV
Beschreibung
Qu'est-ce que la corrélation croisée
Dans le traitement du signal, la corrélation croisée est une mesure de la similarité de deux séries en fonction du déplacement de l'une par rapport à l'autre. Ceci est également connu sous le nom de produit scalaire glissant ou de produit interne coulissant. Il est couramment utilisé pour rechercher un signal long pour une caractéristique connue plus courte. Il a des applications dans la reconnaissance de formes, l'analyse de particules uniques, la tomographie électronique, la moyenne, la cryptanalyse et la neurophysiologie. La corrélation croisée est de nature similaire à la convolution de deux fonctions. Dans une autocorrélation, qui est la corrélation croisée d'un signal avec lui-même, il y aura toujours un pic avec un décalage de zéro, et sa taille sera l'énergie du signal.
Comment allez-vous procéder ? avantage
(I) Informations et validations sur les sujets suivants :
Chapitre 1 : Corrélation croisée
Chapitre 2 : Autocorrélation
Chapitre 3 : Matrice de covariance
Chapitre 4 : Estimation des matrices de covariance
Chapitre 5 : Covariance croisée
Chapitre 6 : Autocovariance
Chapitre 7 : Méthodes bayésiennes variationnelles
Chapitre 8 : Distribution gamma normale
Chapitre 9 : Algorithme d'espérance et de maximisation
Chapitre 10 : Griffiths inégalités
(II) Répondre aux principales questions du public sur la corrélation croisée.
(III) Exemples concrets d'utilisation de la corrélation croisée dans de nombreux domaines.
À qui s'adresse ce livre
Les professionnels, les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de corrélation croisée. p>
Kundenbewertungen
Matrice de covariance, Autocorrélation, Covariance croisée, Méthodes bayésiennes variationnelles, Autocovariance, Corrélation croisée, Estimation des matrices de covariance