【CCFとは】相互相関関数で2つの時系列データの類似度を調べる

機械学習

2020.05.08

CCF(相互相関関数)で2つの時系列データの類似度を調べる方法をまとめました。

【CCFとは】相互相関関数で2つの時系列データの類似度を調べる

CCF(相互相関関数)とは、時系列のデータの類似度や周期の遅れ等を計算することができる手法の１つでただし、CCFでは、周期が伸縮するような時系列データの類似度は計算できません。

二つの時系列データ（関数）の類似度を定式化するために、以下の積分式を用いて表します．

(1) $\begin{eqnarray*} h(\tau)=\int^{\infty}_{-\infty}f(t)g(t+\tau)dt \end{eqnarray*}$

上の式では2つの時系列データ $f(t), g(t)$ の相関を $h(\tau)$ で表しています．
$h(\tau)$ は $f(t), g(t)$ を $\tau$ だけずらし乗算したものを $-\infty$ から $\infty$ の範囲分まで積分したものです。
つまり、2つの時系列データ（関数）を少しずつずらしながら積をとることで、相関を計算しています。