Puede utilizar este objeto de análisis para calcular la función de autocorrelación de un conjunto de datos o la función de correlación cruzada de dos conjuntos de datos. La correlación cruzada describe la similitud de dos señales. La autocorrelación describe la similitud de una señal consigo misma.
En la correlación circular, el cálculo se basa en la suposición de que uno o más períodos completos de una señal periódica están almacenados en el conjunto de datos o en ambos conjuntos de datos. Para la correlación cruzada, ambos conjuntos de datos deben tener el mismo número de valores. El resultado también tiene este número de valores. Si el resultado tiene un componente X, contiene el desfase temporal τ de la función de correlación. En la autocorrelación, el valor τ = 0 está siempre al principio de la serie de datos X. Por lo tanto, aquí no se calcula ninguna τ negativa. Sin embargo, debido a la periodicidad de la autocorrelación, los valores de la segunda mitad del resultado también pueden interpretarse, en este caso, como τ negativo.
La correlación no circular se basa en la suposición de que la señal o ambas señales fuera del rango dado por los conjuntos de datos tienen un valor de cero. Por lo tanto, antes de pasar al dominio de frecuencia, se añade un número suficiente de ceros al conjunto de datos o a ambos conjuntos de datos. Si el resultado tiene un componente X, este contiene el desfase temporal τ de la función de correlación. En la autocorrelación, el valor τ = 0 se encuentra siempre exactamente en el centro de la serie de datos X.
Los valores de la correlación normalizada se sitúan entre -1 y +1.
El siguiente diagrama muestra las distintas variantes de la función de autocorrelación para una señal senoidal con frecuencia 1, amplitud 10 y un intervalo X de 0 a 10:
Funciones FPScript utilizadas
Véase también
Objeto de análisis Convolución
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