Основы ЦОС: 15. Корреляционная функция (ссылки на скачивание скриптов в описании)

[@viktorliutov7292]

Спасибо все четко и по делу. Вот так должны преподавать в ВУЗАХ. Визуализация + Формулы + графики + пояснения = понимание.

[@ИльяСаксин-в2б]

Марат - красавчик! Всё доходчиво объясняет - никакой воды

[@BRTaoufik]

Марат, однажды посчастливилось тебя слушать на семинаре в МТУСИ! Очень доходчиво и понятно. Стат. радиотехнику студенты могут понять только таким языком, ориентированным на молодое поколение.

[@Vitalii2013]

круто, все понятно, спасибо за Ваш труд

[@maratuss570]

Спасибо за отзыв. Рад знать, что всё было понятно!

[@urbanspoken]

Очень доступное объяснение. Спасибо!

[@finn6088]

Даже не задумывался про корреляцию. Формулу знал, а вот как её использовать🤔

[@MWStranger]

Святой Грааль 🔬😎📡 Спасибо за разбор темы)

[@daniil8150]

Большое спасибо!

[@Reincornator]

Это просто гениально.

[@АйжанАширбекова-н7и]

Отличное объяснение !!!

[@petrelizarov4549]

Корреляционная функция это мера синхронизации случайного процесса по частоте колебательного процесса. Это физический смысл корреляции и ее нужно понимать именно с физической стороны процесса. Как только процесс скоррелирован он приобретает устойчивость по времени- процесс переходит в стационарный режим.

[@MegaTraxxas]

По этим видео можно легко готовиться к экзаменам в университете

[@petrelizarov4549]

При наложении двух сигналов в одинаковых фазах происходит явление резонанса. Это формула свертки двух сигналов.

[@medetkhanaltynbek1442]

Спасибо за Вашу работу! Не могли бы Вы пояснить про строчку кода для выделения временного отрезка фрагмента plot(time, full_sig,[timeA timeB], [m m;M M], '--')? зачем тут миниумы указывать и максимумы, и почему аргумент именно такого вида?

[@Exponenta-tech]

Это всё нужно для того, чтобы отрисовать не только временную зависимость сигнала, но и две вертикальные линии. Точки по оси х - это моменты времени timeA и timeB, а точки по оси у - минимумы и максимумы размаха сигнала.

[@denispashnev912]

А есть где-то реализации функций корреляции? Например на python или с++

[@Exponenta-tech]

Вы можете сгенерировать C++ код прямо из MATLAB при помощи MATLAB Coder

[@rodiontimofeev392]

Здравствуйте, а как можно реализовать то, что происходит на 3:04 минуте ?

[@Exponenta-tech]

x1 = [zeros(1,15) ones(1,10) zeros(1,15)]; x2 = [0.1:0.1:1 zeros(1,30)]; yvec = zeros(1,40); for k = 1:30 yvec(k) = sum(x1.*x2)/5.5; x2 = circshift(x2,1); subplot(2,1,1); stairs(x1,'LineWidth',2,'Marker','.','MarkerSize',15); hold on; plot(x2,'LineWidth',2,'Marker','.','MarkerSize',15); hold off; ylim([0 1.2]); grid on; subplot(2,1,2); stem(yvec,'LineWidth',2,'Marker','.','MarkerSize',20); ylim([0 1.2]); grid on; pause(0.1); end

[@nurtas.toibek]

Здравствуйте ! Как вы ? Спасибо вам большое за такие качественные уроки. А теперь как можно загрузить в МАТЛАБ другую музыку ?

[@Exponenta-tech]

Здравствуйте. Для загрузки любого аудио в MATLAB существует функция audioread.

[@barabucho]

Очень крутой канал,сумасшедший,качественный контент! Я таракан по сравнению с Вами... Очень жаль,что так не преподают.

[@Hodakovi]

Где можно посмотреть, как задать функцию в матлаб . Как чисто технически это сделать не знаю. Нужно сравнить сигнал с копией

[@Exponenta-tech]

Поясните конкретнее, что вы хотите. Понятие "функции в MATLAB" имеет несколько значений.

[@russianultraviolet4441]

Russianultraviolet 0 секунд назад По нормированию функции не понятно. Если кор.функция - интеграл или сумма произведения неизвестных 2х функций, то как можно говорить, что она может меняться только от -1 до +1 ?

[@Exponenta-tech]

В упоминаемом сегменте видео речь идёт о коэффициенте корреляции, а не о функции

[@russianultraviolet4441]

1:30 Вы говорите, что кор. функция -это зависимость кор. коэффициента от времени сдвига "по-сути". 2:31 В этом примере кор-я зависит ещё и от амплитуды той и другой функции, а не от похожести сигналов во временном интервале сравнения. И в такой корреляции высокоамплитудный шум даст больший коэф.кор-и чем низкоамплитудный сигнал, наиболее приближенный к эталону сравнения. Надо нормировать. Делить сумму или интеграл произведения функций на произведение "весов" этих функций.

[@АлександрМакаров-р1и]

Лучший

[@antonshadrin7927]

Здравствуйте, не подскажите, а как найти нормальную автокорреляционную функцию аудиосигнала? Просто вы разобрали пример с взаимной корреляцией, а с акф как быть?

[@Exponenta-tech]

Здравствуйте. Автокорреляция - это корреляция сигнала с самим собой. Сдвигайте сигнал во времени относительно его самого - и вы получите автокорреляционную функцию

[@mpreceptor2049]

интегрируем по тау d(тау)

[@jenyamawina]

395 группа привет

[@ПавелЗуев-ф4ю]

Начинающему трейдеру самое то, он сразу поймет, что ничего не понимает.

[@russiansensoling4916]

Крайне не достаточно, примеры слабые. Слабая коррелируемость шума так и не доказана и не сказано чем это грозит

[@0Shkiper0]

вообще ничего непонятно