crosscorrelation

“crosscorrelation”词条分析

词性辨析

“crosscorrelation”是一个名词，主要用于统计学和信号处理领域，表示两个信号或数据序列之间的相关性。

词汇扩充

• 相关性 - correlation

• 自相关 - autocorrelation

• 信号处理 - signal processing

• 数据序列 - data sequence

近义词

• 相互关系 - mutual relationship

• 相似度 - similarity

反义词

• 无关 - independence

• 不相关 - uncorrelated

权威词典引用

根据柯林斯词典，"crosscorrelation"定义为：在统计和信号处理领域中，用于描述两个信号的相互关系的度量。

牛津词典则指出，"crosscorrelation"是指通过对一个信号的延迟版本与另一个信号进行比较来计算的相关性。

用法示例

• The crosscorrelation function helps determine the similarity between two signals.

  交叉相关函数有助于确定两个信号之间的相似性。

• In signal processing, crosscorrelation is used to identify patterns.

  在信号处理过程中，交叉相关用于识别模式。

• By analyzing the crosscorrelation, we can find the time delay between signals.

  通过分析交叉相关，我们可以找到信号之间的时间延迟。

• The crosscorrelation value can indicate the strength of the relationship.

  交叉相关值可以指示关系的强度。

• Using crosscorrelation, researchers can study the interaction between variables.

  利用交叉相关，研究人员可以研究变量之间的相互作用。

• Crosscorrelation is essential for time series analysis.

  交叉相关对于时间序列分析至关重要。

• The crosscorrelation matrix provides insights into multiple data sets.

  交叉相关矩阵提供了多个数据集的洞察。

• High crosscorrelation values suggest a strong connection between data sets.

  高交叉相关值表明数据集之间存在强连接。

• In econometrics, crosscorrelation is used to analyze economic indicators.

  在计量经济学中，交叉相关用于分析经济指标。

• The crosscorrelation function can be calculated using software tools.

  可以使用软件工具计算交叉相关函数。

• Understanding crosscorrelation helps in improving predictive models.

  理解交叉相关有助于改善预测模型。

• Data scientists often rely on crosscorrelation for feature selection.

  数据科学家经常依赖交叉相关进行特征选择。

• The concept of crosscorrelation is critical in machine learning.

  交叉相关的概念在机器学习中至关重要。

• In audio processing, crosscorrelation helps in echo detection.

  在音频处理过程中，交叉相关有助于回声检测。

• The crosscorrelation technique can enhance signal detection.

  交叉相关技术可以增强信号检测。

• Engineers use crosscorrelation to analyze system performance.

  工程师使用交叉相关来分析系统性能。

• Identifying crosscorrelation patterns can lead to new discoveries.

  识别交叉相关模式可以导致新的发现。

• The study of crosscorrelation contributes to better data interpretation.

  交叉相关的研究有助于更好地解释数据。

• Researchers often visualize crosscorrelation using graphs.

  研究人员经常使用图表可视化交叉相关。

• Understanding crosscorrelation is vital for time-lagged analysis.

  理解交叉相关对于时间滞后分析至关重要。