Автокорреляционная функция

Автокорреляционная функция (АКФ) — зависимость взаимосвязи между функцией (сигналом) и её сдвинутой по аргументу функции копией от величины сдвига.

Для детерминированных сигналов автокорреляционная функция (АКФ) сигнала  определяется интегралом:

 

и показывает связь сигнала (функции ) с копией самого себя, смещённого на величину . Звёздочка означает комплексное сопряжение.

Для случайных процессов АКФ случайной функции  имеет вид:

 ,

 где  — математическое ожидание, звёздочка означает комплексное сопряжение.

Если исходная функция строго периодическая, то на графике автокорреляционной функции тоже будет строго периодическая функция. Таким образом, из этого графика можно судить о периодичности исходной функции, а, следовательно, и о её частотных характеристиках. Автокорреляционная функция применяется для анализа сложных колебаний, например, электроэнцефалограммы человека.

Применение в технике 
Корреляционные свойства кодовых последовательностей, используемых в широкополосных системах, зависят от типа кодовой последовательности, её длины, частоты следования её символов и от её посимвольной структуры.

Изучение АКФ играет важную роль при выборе кодовых последовательностей с точки зрения наименьшей вероятности установления ложной синхронизации.

Другие применения 
Автокорреляционная функция играет важную роль в математическом моделировании и анализе временных рядов, показывая характерные времена для исследуемых процессов (см., например: Турчин П. В. Историческая динамика. М.: УРСС, 2007. ISBN 978-5-382-00104-3). В частности, циклам в поведении динамических систем соответствуют максимумы автокорреляционной функции некоторого характерного параметра.

Скоростное вычисление 

Часто приходится вычислять автокорреляционную функцию для временного ряда . Вычисление «в лоб» работает за . Однако есть способ сделать это за .

Метод основан на теореме Хинчина — Колмогорова (она же Винера — Хинчина), утверждающей, что автокорреляционная функция сигнала есть фурье-образ его спектральной плотности мощности. Поскольку для дискретных сигналов для вычисления их спектров существует алгоритм быстрого преобразования Фурье, имеющий порядок сложности , то имеется возможность ускорить вычисление автокорреляционной функции за счет вычисления спектра сигнала, затем его мощности (квадрата модуля) и затем обратного фурье-преобразования.

Суть способа состоит в следующем. Можно сделать некое обратное взаимно однозначное преобразование данных, называемое преобразованием Фурье, которое поставит им во взаимно однозначное соответствие набор данных в другом пространстве, называемом пространством частот (частотный спектр сигнала — набор спектральных амплитуд). Вместо прямого вычисления автокорреляционной функции на наших исходных данных можно произвести соответствующую ей операцию над соответствующими данными в пространстве частот Фурье-спектра, что делается за линейное время O(T) — вычислению автокорреляционной функции в пространстве частот соответствует вычисление мощностей частот возведением в квадрат модулей спектральных амплитуд. После этого мы по полученным спектральным мощностям восстановим соответствующие им в обычном пространстве значения автокорреляционной функции. Вычисление спектра по функции и обратно делается с помощью быстрого преобразования Фурье за , вычисление спектральной плотности мощности в пространстве частот — за O(T). Таким образом, мы получили выигрыш по времени при вычислениях.

Подготовка. Вычитаем из ряда среднее арифметическое. Преобразуем в комплексные числа. Дополняем нулями до . Затем дописываем в конец ещё  нулей.

Вычисление. Автокорреляционная функция вычисляется с помощью быстрого преобразования Фурье и прямо пропорциональна первым  элементам последовательности:

 

Квадрат комплексного модуля берётся поэлементно:

 .

Если нет погрешностей вычисления, мнимая часть будет равна нулю. Коэффициент пропорциональности определяется из требования .

См. также 
 Теорема Хинчина — Колмогорова
 Корреляционная функция
 Взаимнокорреляционная функция
 Периодическая функция
 Корреляция
 Критерий Дарбина — Уотсона
 Дисперсия случайной величины
 Свёртка (математический анализ)

Примечания

Ссылки 
 функция xcorr в MATLAB

Случайные процессы
Обработка сигналов
Функции
Регрессионный анализ
Ковариация и корреляция