Naj mi nekdo pove...
Je korelacija dejansko "kar nekaj" ali pa imam jaz v glavi neko blokado in je nikakor ne dojamem?
Sploh mi ni jasno, kako naj si pomagam z enačbami, ki jo opisujejo, še manj s tistimi, ki so namenjene korelacijski funkciji.
Pa potlej risanje grafov na podlagi izračunov...
Pri avditornih vajah se je namreč primerjavo dveh signalov razdelilo na več delov, na način:
"- tau" <= 0 < T2 - T1
0 < "tau" < T1
"tau" > T2 - T2
.
.
.
Morda bi mi zakapčilo, če bi mi znal kdo "po domače" povedati, čemu sta korelacija in njena funkcija sploh namenjeni.
Za primer lahko objavim kako nalogo, pa če se jo komu da rešiti, ja potlej naštudiram...
Korelacija (dveh signalov)
-
seenamojca
- Prispevkov: 56
- Pridružen: 2.12.2005 14:43
Huh, korelacija.
Korelacija je pojem, ki je najbolj poznan iz statistike in se ga verjetno da tam tudi najbolje razumeti. Pove nam, kako sta dve spremenljivki med sabo povezani. Poglej primer cene stanovanj in kvadrature. Vecja kvadratura praviloma pomeni tudi vecjo ceno, ni pa nujno. To pomeni, da obstoja neka korelacija - da sta povrsina in cena stanovanja korelirani. V tem primeru korelacija ni popolna, saj to pravilo ne velja vedno.
Korelacija je lahko precej ocitna (kot primer stanovanj), lahko je pa precej bolj zakrita in je na prvi pogled tezko opazljiva. Takih primerov zasledis ogromno v casopisih - ljudje, ki jejo olivno olje, imajo manj srcnih bolezni, recimo. Tukaj je treba biti se posebej pazljiv, preden kaj takega izreces, ker ne upostevas vseh parametrov (tisti ljudje pogosto zivijo v bolj soncnih dezelah, imajo vsako popoldne 'siesto', cistejse ozracje,... kaj pa vem).
Pojav korelacije se pogosto uporavlja tudi pri meritvah. Tam temu recemo cross-corelation (ne poznam slovenske besede) ali auto-correlation. V prvem primeru koreliramo dva razlicna signala, v drugem pa signal sam s sabo.
Cross-korelacijo najpogosteje uporabljamo, ce hocemo preveriti, ali je nov signal enak nekemu referencnemu, oziroma do katere stopnje mu je podoben. To je recimo uporabno za pattern recognition. Ali je najden prstni odtis enak/podoben odtisu osumljenca - poiscemo korelacijo med dvema odtisoma in ce se ujemata, se osumljencu slabo pise.
Auto-korelacija pa je recimo uporabna za izlocanje suma. Imas nek merjen signal na katerega se nalozi nek random sum od detektorja, potem pa naredis avtokorelacijo tega zasumljenega signala. Avtokorelacija ti bo izluscila koreliran signal (pravi) in izlocila random (sum). Zeloo uporabno pri merjenih.
Kar se tice tvojih nalog, sploh ne vem, kam pasejo. Domnevam, da je to kaj bolj inzenirsko usmerjenega, zato nisem prepricana, ce bom znala pomagat. Lahko pa posljes, pa si bom potem glavo razbijala!
Korelacija je pojem, ki je najbolj poznan iz statistike in se ga verjetno da tam tudi najbolje razumeti. Pove nam, kako sta dve spremenljivki med sabo povezani. Poglej primer cene stanovanj in kvadrature. Vecja kvadratura praviloma pomeni tudi vecjo ceno, ni pa nujno. To pomeni, da obstoja neka korelacija - da sta povrsina in cena stanovanja korelirani. V tem primeru korelacija ni popolna, saj to pravilo ne velja vedno.
Korelacija je lahko precej ocitna (kot primer stanovanj), lahko je pa precej bolj zakrita in je na prvi pogled tezko opazljiva. Takih primerov zasledis ogromno v casopisih - ljudje, ki jejo olivno olje, imajo manj srcnih bolezni, recimo. Tukaj je treba biti se posebej pazljiv, preden kaj takega izreces, ker ne upostevas vseh parametrov (tisti ljudje pogosto zivijo v bolj soncnih dezelah, imajo vsako popoldne 'siesto', cistejse ozracje,... kaj pa vem).
Pojav korelacije se pogosto uporavlja tudi pri meritvah. Tam temu recemo cross-corelation (ne poznam slovenske besede) ali auto-correlation. V prvem primeru koreliramo dva razlicna signala, v drugem pa signal sam s sabo.
Cross-korelacijo najpogosteje uporabljamo, ce hocemo preveriti, ali je nov signal enak nekemu referencnemu, oziroma do katere stopnje mu je podoben. To je recimo uporabno za pattern recognition. Ali je najden prstni odtis enak/podoben odtisu osumljenca - poiscemo korelacijo med dvema odtisoma in ce se ujemata, se osumljencu slabo pise.
Auto-korelacija pa je recimo uporabna za izlocanje suma. Imas nek merjen signal na katerega se nalozi nek random sum od detektorja, potem pa naredis avtokorelacijo tega zasumljenega signala. Avtokorelacija ti bo izluscila koreliran signal (pravi) in izlocila random (sum). Zeloo uporabno pri merjenih.
Kar se tice tvojih nalog, sploh ne vem, kam pasejo. Domnevam, da je to kaj bolj inzenirsko usmerjenega, zato nisem prepricana, ce bom znala pomagat. Lahko pa posljes, pa si bom potem glavo razbijala!
TUKAJ so primeri izpitov za predmet "Osnove telekomunikacij", potrebno pa je izračunati (avto)korelacijsko funkcijo ter skicirati njen potek.
Aja, pa fora je, da so naloge, ki jih je asistent delal na avditornih vajah, vse precej drugačne od teh, ki se pojavljajo na izpitih. Tako si z njimi ne morem kaj prida pomagati.
Aja, pa fora je, da so naloge, ki jih je asistent delal na avditornih vajah, vse precej drugačne od teh, ki se pojavljajo na izpitih. Tako si z njimi ne morem kaj prida pomagati.
-
ZdravaPamet
- Prispevkov: 2842
- Pridružen: 16.8.2004 19:41
Zanimiva vprašanja imate na izpitih. Videl sem vprašanje "Energijski in močnostni ignali?" Študenti že kar veste, kaj povedati. Moral boš še malo namigniti, zakaj se sploh gre.
P.S. Sovražim izpitno polo, ki je napisana v wordu. Ali ljudje še niso slišali recimo za LaTeX. Preveč se reklamira MathType in Eq.Editor.
P.S. Sovražim izpitno polo, ki je napisana v wordu. Ali ljudje še niso slišali recimo za LaTeX. Preveč se reklamira MathType in Eq.Editor.
Dobro, tisto, kar je teoretičnega dela, se da lepo naučiti. V učbeniku so najpomembnejša poglavja označena z zvezdico in se zanja ve, da je zelo verjetno, da se bodo pojavila na izpitih. So pa to le pretekli izpiti in ne moreš vedeti, kateri dve teoretični nalogi bosta na izpitu.
Glede računskih nalog pa ne vem, kaj naj ti namignem, ker ni kaj namigniti. Naloge so, kakršne so. Brez filozofiranja.
Glede računskih nalog pa ne vem, kaj naj ti namignem, ker ni kaj namigniti. Naloge so, kakršne so. Brez filozofiranja.
-
ZdravaPamet
- Prispevkov: 2842
- Pridružen: 16.8.2004 19:41
Ma sej tista vprašanja, ki so na začetku, niso povezana z računskimi nalogami. Teorijo se piše 15 minut, nato vzame 2. polo ter se nadaljuje z računskima nalogama.
(Če sem prav razumel, kar si želel povedati.)
Je pa res, da se pri teoretičnih nalog pričakuje vse, kar znaš povedati o določenem pojmu. Potlej je pa že drugo, če znaš tisto, kar veš, povedati tako, da je razumljivo.
(Če sem prav razumel, kar si želel povedati.)
Je pa res, da se pri teoretičnih nalog pričakuje vse, kar znaš povedati o določenem pojmu. Potlej je pa že drugo, če znaš tisto, kar veš, povedati tako, da je razumljivo.
Hočemveč, jaz imam eno skripto v pdf-ju, povzetek teorije in zbirko rešenih nalog iz področja signalov (to smo uporabljali v drugem letniku pri predmetu Signali v merilni tehniki)... se mi zdi, kolikor sem na hitrco pošpegal, da bi tam lahko našel kakšne podobne (ali vsaj uporabne) naloge. Če hočeš, ti zadevo lahko pošljem, škodit ne more...
No, najbrž se motim in ga ni potrebno izračunati. Ampak kaj pa naj potlej z njim počnem? Mene tale "tau" zelo živcira, ker ne vem, kaj in kako z njim...
Na grafih, ki jih je asistent reševal na avditornih vajah, pa "tau" v mnogih primerih ni konkretno označen in ga moraš razbrati iz enačb. In potlej naj bi bi naloga uporabna...
Na grafih, ki jih je asistent reševal na avditornih vajah, pa "tau" v mnogih primerih ni konkretno označen in ga moraš razbrati iz enačb. In potlej naj bi bi naloga uporabna...
-
seenamojca
- Prispevkov: 56
- Pridružen: 2.12.2005 14:43
Tau je neodvisna spremenljivka tvojega rezultata.
Tau je zamik med dvema funkcijama, ki ju koreliras. Zamik v casu.
Potem pac izracunas tisti integral, pri cemer obravnavas tau kot konstanto, v rezultatu integriranja ti ostane tau notri in tudi v koncnem rezultatu.
Ce ti je ljubse, lahko na koncu tau preimenujes v x, ce si pac bolj vajen pisati/risati funckije od x namesto od tau. Gre pa za povsem isto neodvisno spremenljivko, ki se ji tukaj pac rece tau.
Tau je zamik med dvema funkcijama, ki ju koreliras. Zamik v casu.
Potem pac izracunas tisti integral, pri cemer obravnavas tau kot konstanto, v rezultatu integriranja ti ostane tau notri in tudi v koncnem rezultatu.
Ce ti je ljubse, lahko na koncu tau preimenujes v x, ce si pac bolj vajen pisati/risati funckije od x namesto od tau. Gre pa za povsem isto neodvisno spremenljivko, ki se ji tukaj pac rece tau.
-
seenamojca
- Prispevkov: 56
- Pridružen: 2.12.2005 14:43
Kako razbrati. Ti imas pac dve funkciji x(t) in y(t), ki ju hoces korelirati in to naredis tako, da eno od teh dveh zamaknes za tau. Odvisno od tega, koliko jo zamaknes, bo pac rezultat.hočemveč napisal/-a:"tau" v mnogih primerih ni konkretno označen in ga moraš razbrati iz enačb :
Recimo, primer avtokorelacija delta funcije, ki je 1 v nicli, povsod drugod pa nic. Korelacijska funkcija bo izgledala kako? - ce je tau 0, se delta funkciji prekrijeta in je rezultat 1, cim pa sta malo med sabo zamaknjeni (tau razlicen od nic), pa je rezultat nic.
Hvala. 