入力シーケンスXの自己相関を計算します。X入力にデータを配線して自動的に使用する多態性インスタンスを決定するか、インスタンスを手動で選択します。


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入力/出力

  • c1ddbl.png X —

    Xは入力シーケンスです。

  • cenum.png 正規化 —

    正規化は、Xの自己相関を計算するのに使用する正規化の方法を指定します。

    0
    none
    (デフォルト)
    1
    unbiased
    2
    biased
  • i1ddbl.png Rxx —

    Rxxは、Xの自己相関です。

  • ii32.png エラー —

    エラーは、VIからのエラーまたは警告を返します。エラーは「エラーコードからエラークラスタ」VIに配線して、エラーコードまたは警告をエラークラスタに変換できます。

    • 1D自己相関

    関数x(t)の自己相関Rxx(t)は、以下のように定義されます。

    ここで、記号⊖は相関を表す。

    「自己相関」VIの離散展開では、Yは指標付けが負になり得るシーケンス、Nは入力シーケンスXの要素数であるとし、以下の関係で示されるように、その範囲外にあるXの指標付けされた要素が0に等しいことを前提とします。

    xj = 0, j < 0 または j ≥ N

    次に、「自己相関」VIは、以下の式によってYの要素を求めます。

    ,

    ここで、j = –(N–1), –(N–2), …, –1, 0, 1, …, (N–2), (N–1)

    出力シーケンスRxxの要素は、以下の式によってシーケンスYの要素と関連付けられます。

    Rxxi = yi–(N–1)

    ここで、i = 0, 1, 2, … , 2N–2

    出力シーケンスRxxの要素数が2N–1であることに注意してください。LabVIEW配列は指標付けで負の数値を使用できないため、t = 0の対応する相関値は出力シーケンスRxxのN番目の要素になります。したがって、Rxxは「自己相関」VIが指標付けでN回シフトする相関値を表します。以下のブロックダイアグラムは、「自己相関」VIの正しい指標付けを表示する方法の１つを示します。

    以下のグラフは、上記のブロックダイアグラムの結果を示します。

    自動相関の計算の精度を向上させるには、正規化が必要な場合もあります。このVIは、バイアスのある正規化とバイアスのない正規化を行います。

    1. 偏った正規化

      正規化に 偏りがある場合、LabVIEWは以下のように偏った正規化を適用します：

      ここで、j = –(N–1), –(N–2), …, –1, 0, 1, … , (N–2), (N–1)、

      Rxx(バイアスあり)i = yi–(N–1)

      ここで、i = 0, 1, 2, … , 2N–2

    2. 不偏正規化

      正規化が 不偏である場合、LabVIEWは以下のように不偏正規化を適用します：

      ここで、j = –(N–1), –(N–2), …, –1, 0, 1, … , (N–2), (N–1)、

      Rxx(バイアスなし)i = yi–(N–1)

      ここで、i = 0, 1, 2, … , 2N–2