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Correlação cruzada acontece quando duas seqüências diferentes estão correlacionadas. Autocorrelação é a correlação entre duas das mesmas seqüências. Em outras palavras, você correlaciona um sinal consigo mesmo.
- Qual é a relação entre correlação cruzada e autocorrelação?
- Qual é a diferença entre correlação cruzada e correlação de Pearson?
- O que se entende por correlação cruzada?
- Qual é a diferença entre correlação cruzada e convolução?
Qual é a relação entre correlação cruzada e autocorrelação?
A correlação cruzada é de natureza semelhante à convolução de duas funções. Em uma autocorrelação, que é a correlação cruzada de um sinal consigo mesmo, sempre haverá um pico em um lag de zero, e seu tamanho será a energia do sinal.
Qual é a diferença entre correlação cruzada e correlação de Pearson?
No campo das estatísticas, as funções cruzadas de correlação fornecem uma medida de associação entre sinais. O coeficiente de correlação do produto-momento Pearson é simplesmente uma versão normalizada de uma correlação cruzada. Quando os conjuntos de dados da série duas vezes são correlacionados, uma medida de similaridade temporal é alcançada.
O que se entende por correlação cruzada?
Correlação cruzada é usada para avaliar a semelhança entre os espectros de dois sistemas diferentes, por exemplo, um espectro de amostra e um espectro de referência. Esta técnica pode ser usada para amostras onde as flutuações de fundo excedem as diferenças espectrais causadas por mudanças na composição.
Qual é a diferença entre correlação cruzada e convolução?
Correlação cruzada e convolução são ambas as operações aplicadas às imagens. Correlação cruzada significa deslizar um kernel (filtro) em uma imagem. Convolução significa deslizar um núcleo invertido por uma imagem.
