互協方差

在統計學中 ， 互協方差表示兩個隨機向量 X 與 Y 之間的協方差 cov ( X, Y ) ， 以區別於隨機向量 X 的 “ 協方差 ” 即 X 的各個標量元素之間的協方差矩陣 。 在信號處理領域 ， 互協方差是兩個信號 之間相似性的度量 ， 它也稱爲 “ 互相關 ” 。 互協方差通常用於通過與已知信號做比較從來尋找未知信號的特點 。 它是信號之間相對於時間的函數 ， 有時也稱爲滑動點積 ， 在模式識別與密碼分析學中都有應用 。 離散函數 fi 與 gi 的互協方差定義爲 其中累計和是在一個合適的整數 j 上進行計算 ， 星號表示是共軛複數 。 連續函數 f ( x ) 與 g i 的互協方差定義爲 其中積分在合適的 t 上進行 。 互協方差本質上類似於兩個函數的卷積 。