【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)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)f(t), g(t)\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。

コメント

タイトルとURLをコピーしました