קרוס-קורלציה
קרוס-קורלציה (Cross-correlation) היא מדד מתמטי המודד את הדמיון בין שני אותות (או סדרות נתונים) כפונקציה של הזזה זמן (lag) של אחד ביחס לשני, ומשמשת לזיהוי תבניות או תכונות ידועות בתוך אות ארוך יותר, כמו במכ"ם, זיהוי תמונות ועיבוד אותות, על ידי השוואתם עם גרסה מוזזת. היא קשורה לקונבולוציה אך מחפשת דמיון, בעוד שאוטו-קורלציה היא הקרוס-קורלציה של אות עם עצמו.[1]
עקרונות ושימושים עיקריים:
- מדידת דמיון: מודדת עד כמה שני אותות דומים זה לזה ככל שאחד מוזז (מוסט) ביחס לשני במישור הזמן או המרחב.
- זיהוי תבניות: שימושית למציאת תבנית קצרה (ה"template") בתוך אות ארוך ומורעש, כמו זיהוי אות משודר באות מוחזר במכ"ם.
- עיבוד אותות: משמשת במערכות כמו רדאר (זיהוי פולסים), עיבוד תמונה (איתור תבניות), וניתוח סדרות עיתיות.
- מתאם צולב (Cross-correlation) לעומת אוטו-קורלציה (Autocorrelation):
- קרוס-קורלציה: משווה שני אותות שונים (או סדרות שונות).
- אוטו-קורלציה: משווה אות עם עצמו, ומגלה מחזוריות או דפוסים חוזרים בו.
- יישומים נוספים: ניתוח נתונים פיננסיים, סייסמולוגיה, אסטרונומיה וניתוח תמונות רפואיות.
קישורים חיצוניים
[עריכת קוד מקור | עריכה]- קרוס-קורלציה, באתר MathWorld (באנגלית)
הערות שוליים
[עריכת קוד מקור | עריכה]- ↑ xcorr – Cross-correlation, MathWorks