Auto Correlation vs Cross Correlation vs Convolution et leurs applications

Je sais par wikipedia que la corrélation automatique se fait sur le même signal tandis que la corrélation croisée se fait sur des signaux différents.Mais qu'est-ce que cela implique réellement en termes d'application.Je peux toujours appliquer la corrélation croisée sur les mêmes signaux et obtenir la même sortie. Et en convolution, un signal est inversé. Mathématiquement, je comprends les formules.

Mais que signifient ces trois en termes d'applications?

— Chirag Ahuja
source

Cette question pourrait être meilleure sur dsp.SE (vous pouvez demander aux modérateurs de migrer la question vers dsp.SE; cliquez sur le lien "drapeau" en dessous de votre question). Ici, je dirai simplement que la fonction de base est la corrélation croisée des signaux

. Si nous choisissons

pour être le même que

, alors, plutôt que nous appelons le résultat la "corrélation croisée de

" ou la "corrélation croisée de

avec lui-même", nous choisissons simplement de dire "l'autocorrélation de

" qui sauve un quelques frappes / octets et sonne peut-être un peu plus élégant et agréable à l'oreille.

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— Dilip Sarwate

Je pense que l'autocorrélation est illustrée par une prédiction du chemin futur d'une particule étant donné que nous mesurons une de ses propriétés à un moment donné. Attendu que la corrélation croisée est illustrée par le théorème / expérience de Bell; dans quelle mesure les statistiques de deux propriétés corrélées mais indépendantes correspondent, étant donné une incertitude sous-jacente. En convolution, il semble que vous regardiez en arrière pour satisfaire la cause et l'effet. Toute cette attitude semble impliquer que les résultats du théorème de Bell distinguent l'autocorrélation de la corrélation croisée? Quelqu'un a une réponse à cela?

— rrogers

Je peux vous parler d'au moins trois applications liées à l'audio.

La corrélation automatique peut être utilisée sur un bloc changeant (une collection de) de nombreux échantillons audio pour trouver la hauteur. Très utile pour les applications musicales et vocales.

La corrélation croisée est utilisée tout le temps dans la recherche auditive comme modèle pour ce que l'oreille gauche et l'oreille droite utilisent pour déterminer l'emplacement d'un son dans l'espace (c'est ce qu'on appelle la localisation de la source sonore). Dans le cas de deux microphones, vous corréleriez le canal gauche avec le canal droit.

La convolution est utilisée pour simuler la réverbération. La réponse impulsionnelle d'une pièce peut être déterminée à partir de mesures et cette réponse impulsionnelle peut être convoluée avec n'importe quelle source sonore pour simuler la réponse réverbérante (à l'emplacement exact de l'enregistrement de réponse impulsionnelle).

Je sais que cette réponse n'est pas complète mais peut-être qu'elle peut vous donner une idée qu'il existe en fait une utilisation pratique pour l'auto-corrélation et l'intercorrélation!

Donc, en général, l'auto-corrélation peut être utilisée pour extraire les propriétés d'un signal, la corrélation croisée peut exploiter les informations entre deux signaux liés, et la convolution peut être utilisée pour modifier les propriétés d'un signal entrant en fonction d'un certain temps, fréquence et réponse en phase spécifiée par la réponse impulsionnelle avec laquelle vous convoluez la source.

— panthyon
source

pourquoi cela a-t-il été rejeté?

— panthyon