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生物系の学生です。今、時系列解析をかじっておりまして自己相関関数に手を焼いています。
(1)自己相関関数でノイズが除去できるのは何故ですか?この変換後の関数がノイズ除去後の姿と言い切れる根拠は何ですか?
(2)式の形から、フーリエ係数の求め方に似ているので関数の直交性を利用してもとめた関数だと思うのですが、背景にはどのようなモデルがあるのですか?例えば、フーリエ級数では周期関数は三角関数の和で示せ、三角関数は互いに独立だから内積とれば、知りたい周波数の寄与(係数)が求められるという考え方がありましたが。

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A 回答 (1件)

えーと、自己相関関数の横軸(独立変数)は周波数ではなく(もとの関数と同じ)時間です。

従って、フーリエ級数展開(周期関数に対する)や、フーリエ変換(非周期関数に対する)と、自己相関関数とは違います。

おそらく自己相関関数をフーリエ変換してできるパワースペクトル密度関数のことを言われてるんだと思います。
http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/s …

前提に不確かなところがありますが、簡単に回答すると下記のようになります。

(1)たとえば、100人が一斉にさいころを投げて出た目の統計をとる場合と、一人が100回連続してさいころを投げた場合の統計は結構一致しますがある程度の差は出てきます。これを1000回、10000回と増やしていくと、限りなく差は縮まります。

同様に、体温のように24時間の周期性をもつ時間関数を長期間観測するとそのような周波数成分が出てくるということです。そういう意味では統計学でいう「大数の法則」と同じです。

(2)これは、自己相関関数に関する疑問というより「フーリエ級数展開とフーリエ変換の違いは?」という疑問のような気がします。
まずは、
http://mars.elcom.nitech.ac.jp/java-cai/signal/m …
あたりを見てみてください。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。
横軸をしっかりみていなかったのは迂闊でした。

フーリエ解析も学べて助かりました。
時系列解析って簡単な入門書がなくて大変ですよね。
本当に助かりました。

お礼日時:2004/01/13 22:17

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Q自己相関性及び自己相関関数について教えて下さい。

自己相関性とは、つまりは自己相関性が良いほどフーリエ変換したときに、周波数の大きな領域にスペクトルが多く現れ、これが悪いほど周波数の低い領域に現れる、というものでよろしいのでしょうか?

自己相関関数とは
http://www.ymec.com/hp/signal/acf.htm
このページにありますように、遅延時間を変えてプロットすることで、コンサートホールなどでの音響効果についての計算を行うことが出来るものですよね?
これって電子回路ではどういった利用法がなされているのでしょうか?

よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

>フーリエ変換したときに、周波数の大きな領域にスペクトルが多く現れ、これが悪いほど周波数の低い領域に現れる、というものでよろしいのでしょうか?

違います。自己相関は元になる波形の時間をずらして元の波形に重ねた時にどれぐらい似ているかを表わしています。
ずらす時間がゼロの場合はもとの波形と完全に一致しますから相関値は必ず1になります。
元の信号が正弦波の場合には周期の整数倍だけずらすと元の波形と同じになるので相関値は周期的に1になります。

コンサートホールなどで特定の周波数で残響が長い場合ではその周期に相当する時間差のところにピークが現れます。
ピーク値が大きく繰り返しの回数が大きいほどその周波数で共振していることが分かります。

実用的な利用方法については特許を調べるといいでしょう。
特許を調べるには「特許電子図書館」を利用できます。
参考URLの「初心者向け検索」で検索します。
キーワードが「自己相関」では件数が1000件を超えて表示が出来ないので
適当なキーワードを付け加えてください。
自動車、楽器、X線、ノイズ、等、面白い応用例が見つかるかもしれません。

参考URL:http://www.ipdl.inpit.go.jp/homepg.ipdl

>フーリエ変換したときに、周波数の大きな領域にスペクトルが多く現れ、これが悪いほど周波数の低い領域に現れる、というものでよろしいのでしょうか?

違います。自己相関は元になる波形の時間をずらして元の波形に重ねた時にどれぐらい似ているかを表わしています。
ずらす時間がゼロの場合はもとの波形と完全に一致しますから相関値は必ず1になります。
元の信号が正弦波の場合には周期の整数倍だけずらすと元の波形と同じになるので相関値は周期的に1になります。

コンサートホールなどで特定の周...続きを読む

Q自己相関関数とパワースペクトル密度関数、フーリエ変換について。

自己相関関数とパワースペクトル密度関数、フーリエ変換について。
パワースペクトル、パワースペクトル密度と自己相関関数についての質問です。

(tは時間、hは次数、fは周波数として)

ある信号x(t)の自己相関関数r(h)をフーリエ変換すると、その信号のパワースペクトル密度関数p(f)になるとネットにあったのですが、パワースペクトル密度関数p(f)と、信号x(t)をそのままフーリエ変換して得たパワースペクトルX(f)はどう違うんでしょうか。


ちなみに数学的な話というよりはコンピュータ上の処理(離散値)で考えています。

もともとパワースペクトルが『自己相関関数の離散フーリエ変換として定義される』と本にはあったのを読みました。

しかし同じ本の中に、『自己相関関数のフーリエ変換は正しくはピリオドグラムと言い、パワースペクトルとはピリオドグラムの平均値で求められる』とも書いてありました。

パワースペクトルとパワースペクトル密度関数はいったいどう違うのか…?とずっと考えているのですが分かりません。

あと(自己、相互)相関関数と(自己、相互)相関係数にはどのような関係があるのですか。回答よろしくお願いします。

前回1つ回答頂いたんですが解決できなかったのですみません、もう一度お願いします。

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パワースペクトル、パワースペクトル密度と自己相関関数についての質問です。

(tは時間、hは次数、fは周波数として)

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ちなみに数学的な話というよりはコンピュータ上の処理...続きを読む

Aベストアンサー

http://www.tsunami.civil.tohoku.ac.jp/hokusai2/class/spec/07auto.pdf
の8ページ、9ページに
パワースペクトルG(ω)
自己相関関数R(ω)
信号のフーリエ変換F(ω)
の関係が書いてあります。

パワースペクトルを求めるのに自己相関関数を使うのは
原信号は-無限大から+無限大まで分布してますが、
自己相関関数は普通は0の周りに局在していますから計算が圧倒的に楽ですね。

上記の定義からわかるように、これらの関数はすべてある確定した原信号に対して定義されています。
ピリオドグラムという考え方は、原信号がいくつかあったときにその平均的な見方をした場合に定義される量です。

確率過程と見なされる原信号があったときに、上記自己相関関数などを原信号の母集団のなかで平均操作したものとお考えください。

相関関数と相関係数の違いですが、特定の値についての相関関数が相関係数だと考えればよいと思います。
たとえば同時刻の信号Xと信号Yの積の平均値などが相互相関係数に該当します。
相関関数を扱っているときには相関係数というものを考える意味はないと
思います。

また、自己相関係数というのは常に1で考える意味がないと思います。

http://www.tsunami.civil.tohoku.ac.jp/hokusai2/class/spec/07auto.pdf
の8ページ、9ページに
パワースペクトルG(ω)
自己相関関数R(ω)
信号のフーリエ変換F(ω)
の関係が書いてあります。

パワースペクトルを求めるのに自己相関関数を使うのは
原信号は-無限大から+無限大まで分布してますが、
自己相関関数は普通は0の周りに局在していますから計算が圧倒的に楽ですね。

上記の定義からわかるように、これらの関数はすべてある確定した原信号に対して定義されています。
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使い始めて間もないので知っている方いらしたらやり方とか教えてください。よろしくお願いします。

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■相互相関関数の推定(自己相関は特殊なケースとして扱われています)
http://infoshako.sk.tsukuba.ac.jp/ShakoDoc/MATLAB5/jhelp/toolbox/signal/xcorr.html

■周波数の自己相関について書かれています
http://www.slp.k.hosei.ac.jp/~itou/lecture/2007/ProjectA/matlab-a-01.pdf

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パワースペクトルについて説明してくださいと先生に言われました。
全くわからない人に説明するので端的にわかりやすく説明したいのですが誰かできる人はいませんか?ちなみにぼくも詳しいことは全然わかりません。
本などを見ても式があったりしてそれをまた理解することが出来ません。
なんかイメージがわくような方法はないですかね?

Aベストアンサー

スペクトルとは、独立な成分それぞれについての強さをグラフにしたものです。
光の場合、光の種類を色で分類する事ができます。光といっても、その中に青はどれくらい、オレンジはどれくらいとそれぞれの色に応じて強さがあります。
光をそれぞれに分ける方法は、たとえばプリズムがあって、光をプリズムに通すといろいろな色にわかれてみえます。

ニュートンはプリズムを使った実験で有名です。一つ目のプリズムで光を分光し、赤と青の光を残して他の光を遮り、赤と青を二つ目のプリズムやレンズで一つにまとめました。その後でもう一度プリズムを通すと、いったんまとめたのにやはり赤と青しかでてこないのです。これから光の色の独立性(赤や青は、混ざらないものとして独立に扱って良い、ということ)がわかります。

このように色にはそれぞれを別々に扱ってもよいので、色ごとに物事を考えると分かりやすくなります。この色ごとについての強度を「光のスペクトル」、といいます。
強度はふつう「時間当たりに光りが運ぶエネルギー」(パワー)で表すので、この時は「パワースペクトル」です。

こんなふうに物事を自然な「成分(光の時は色)」にわけて考えた物がスペクトルです。詳しくは座標とフーリエ成分の関係について(フーリエ変換について)勉強するといいと思います(電磁場の実空間の振動とフーリエ空間上での振動の対応として)。

スペクトルとは、独立な成分それぞれについての強さをグラフにしたものです。
光の場合、光の種類を色で分類する事ができます。光といっても、その中に青はどれくらい、オレンジはどれくらいとそれぞれの色に応じて強さがあります。
光をそれぞれに分ける方法は、たとえばプリズムがあって、光をプリズムに通すといろいろな色にわかれてみえます。

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