Objet d’analyse Corrélation *
Avec cet objet d'analyse, vous pouvez soit calculer la fonction d'autocorrélation d'un ensemble de données, soit la corrélation croisée de deux ensembles de données. La corrélation croisée décrit la similarité entre deux signaux. L'autocorrélation décrit la similitude d'un signal avec lui-même.
Pour la corrélation circulaire, le calcul se fait en supposant qu'une ou plusieurs périodes complètes d'un signal périodique sont enregistrées dans l'un ou les deux ensembles de données. Pour la corrélation croisée, les deux ensembles de données doivent avoir le même nombre de valeurs. Le résultat a donc également ce nombre de valeurs. Si le résultat a une composante X, alors cette composante contient le décalage temporel τ de la fonction de corrélation. Dans le cas de l'autocorrélation, la valeur τ = 0 est toujours située exactement au début de la série de données X. Par conséquent, aucun τ négatif n'est calculé ici. En raison de la périodicité de l'autocorrélation, les valeurs de la seconde moitié du résultat peuvent toutefois aussi être considérées comme des τ négatifs.
La corrélation non circulaire repose sur l'hypothèse que le signal ou les deux signaux situés en dehors de la section spécifiée par les ensembles de données sont égaux à zéro. Un nombre suffisant de zéros est donc ajouté à l'ensemble de données ou aux deux ensembles de données avant de passer au domaine des fréquences. Si le résultat a une composante X, alors cette composante contient le décalage temporel τ de la fonction de corrélation. Dans le cas de l'autocorrélation, la valeur τ = 0 est toujours exactement au centre de la série de données X.
Les valeurs de corrélation normalisées sont comprises entre -1 et +1.
L'illustration suivante montre différentes variations d'une autocorrélation pour un signal sinusoïdal avec une fréquence de 1, une amplitude de 10 et une plage X de 0 à 10 :
Fonctions FPScript utilisées
Voir aussi
* Cet objet d'analyse n'est pas disponible dans FlexPro View.