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如何从自相关函数判断随机序列的周期?

发布网友 发布时间:2022-05-01 14:05

我来回答

1个回答

热心网友 时间:2023-10-17 02:42

在自相关函数曲线中能分辨出几个不同的频率成份,那么原始随机序列中
就含有几个具有不同周期的随机成份,这是在时域内的判别方法。如果通过对
相关函数作傅立叶变换得到功率谱曲线中若存在峰值,那么峰值对应的频率就
对应原始信号中的周期成份,这是最常用的频域分析方法。两种方法各具优势
但谁也没比谁提供更多的信息!追问感谢你的回答,我确实被这个问题困扰了很久,自己找资料一直没找到合适解释。我想进一步知道一个序列的具体周期,有什么方法吗?

热心网友 时间:2023-10-17 02:42

在自相关函数曲线中能分辨出几个不同的频率成份,那么原始随机序列中
就含有几个具有不同周期的随机成份,这是在时域内的判别方法。如果通过对
相关函数作傅立叶变换得到功率谱曲线中若存在峰值,那么峰值对应的频率就
对应原始信号中的周期成份,这是最常用的频域分析方法。两种方法各具优势
但谁也没比谁提供更多的信息!追问感谢你的回答,我确实被这个问题困扰了很久,自己找资料一直没找到合适解释。我想进一步知道一个序列的具体周期,有什么方法吗?

热心网友 时间:2023-10-17 02:42

在自相关函数曲线中能分辨出几个不同的频率成份,那么原始随机序列中
就含有几个具有不同周期的随机成份,这是在时域内的判别方法。如果通过对
相关函数作傅立叶变换得到功率谱曲线中若存在峰值,那么峰值对应的频率就
对应原始信号中的周期成份,这是最常用的频域分析方法。两种方法各具优势
但谁也没比谁提供更多的信息!追问感谢你的回答,我确实被这个问题困扰了很久,自己找资料一直没找到合适解释。我想进一步知道一个序列的具体周期,有什么方法吗?

热心网友 时间:2023-10-17 02:42

在自相关函数曲线中能分辨出几个不同的频率成份,那么原始随机序列中
就含有几个具有不同周期的随机成份,这是在时域内的判别方法。如果通过对
相关函数作傅立叶变换得到功率谱曲线中若存在峰值,那么峰值对应的频率就
对应原始信号中的周期成份,这是最常用的频域分析方法。两种方法各具优势
但谁也没比谁提供更多的信息!追问感谢你的回答,我确实被这个问题困扰了很久,自己找资料一直没找到合适解释。我想进一步知道一个序列的具体周期,有什么方法吗?

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