uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja
uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja
uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
4<br />
Korelacija<br />
P<br />
RI<br />
OPISU SIGNALOV nas mnogokrat <strong>za</strong>nima podobnost med dvema<br />
signaloma ali zbirkama podatkov. Primerjavo med njimi lahko izvedemo<br />
s korelacijo. Korelacijo uporabljamo v mnogih področjih<br />
znanosti, tehnike, ekonomije itd. Na primer pri obdelavi slike računalniškega<br />
vida, dalj<strong>in</strong>skem opazovanju s satelitov, kjer primerjamo različne slike; potem<br />
v radarskih <strong>in</strong> sonarskih sistemih, kjer s korelacijo oddanega <strong>in</strong> odbitega<br />
signala določamo oddaljenost <strong>in</strong> smer opazovanih objektov; pri detekciji <strong>in</strong><br />
identifikaciji <strong>signalov</strong> v šumu, v regulacijah, kjer lahko s korelacijo vhodnega<br />
<strong>in</strong> izhodnega signala opazujemo uč<strong>in</strong>ek sistema na signal. Uporabljamo jo<br />
tudi v detekciji <strong>signalov</strong>.<br />
Korelacijo bomo označevali s črko r. Ločimo:<br />
križno korelacijo r xy , ki primerja signal x s signalom y,<br />
avtokorelacijo r xx , ki primerja signal x s samim seboj.<br />
Korelacija je funkcija argumenta τ pri signalih oziroma argumenta m pri <strong>za</strong>poredjih:<br />
r xy (τ), r xy [m]. S tema argumentoma označimo premik med signaloma,<br />
oziroma med <strong>za</strong>poredjima, ko se vrši primerjava.<br />
4.1 Zamisel<br />
Korelacijo izpeljemo iz skalarnega produkta. Njegovo uporabnost v ugotavljanju<br />
podobnosti <strong>signalov</strong> smo poka<strong>za</strong>li že na primeru detekcije <strong>signalov</strong><br />
(razdelek 2.10.5 na strani 58). Ugotovili smo, da je iznos skalarnega produkta<br />
odvisen od podobnosti <strong>signalov</strong>. Zato lahko sklepamo, da skalarni produkt<br />
〈x,y〉 = ∑ N<br />
x[n]y[n] ,<br />
87
Change language