信号の自己相関の使用

自己相関は、独自の改変された形態で、信号、または電子波との相関をとる処理です。これは、媒体上の移動時間に関して延長または遅延される信号のコピー、の信号をマッチングすることを含みます。それは通常2つの様々な量の間の共通の要素を見つけるために、統計のドメインに適用される数学的な操作です。自己相関は、広くその他の電子機器の信号処理アプリケーションで使用され、その主要な用途のいくつかは、ノイズや電子信号内の冗長性の除去、光または光の波解析および信号ピッチ検出を含みます。ノイズ除去は、ノイズ除去信号の自己相関の最も一般的な適用

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、それは、ハードウェア（回路）及びソフトウェア（アルゴリズム）の方法により行うことができます。ノイズは、急激な変動などの電子信号の中に発信され、歪みの影響を作成し、不要なエネルギーです。これは、無線と有線の両方の通信ネットワーク内のデータ損失の主な原因の一つです。このため、高度なスイッチやルータなどの必須の通信装置は、その構造内の騒音のレベルを低減するために電子信号を受信autocorrelateするように設計されている。

ログイン光パルス測定
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光パルス測定は、信号の自己相関の重要なアプリケーションです。それは彼らの一貫性との調和を光信号の相関をとることを含みます。より具体的に、単一の媒体又は表面上で互いにそれらを関連付けることにより、信号の自己相関を測定光信号」の波長、または長さのパルス測定アプリケーションで。光パルス測定は、主に可視光または人間の目に見えない光の波の部分を識別するために使用されます。光波の視認性が波長に完全に依存しています。で
ピッチ検出
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電子信号のピッチは、基本周波数のセットです。それは、その明確なピッチに応じた信号を特定することに依存しているオーディオ信号処理システムにおける懸念の主要源です。オーディオシステムは、混合音声信号を区別するための信号の自己相関装置を統合含みます。その信号の自己相関機能はまた、電子的に音楽信号と音声信号を混合するために使用することができ、機能がグローバルな音楽産業の中心に位置しています。

ログイン周期性検出
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自己相関であります広く電子信号に、冗長性、または周期性を決定する際に使用されます。その基本的な動作は、繰り返しや誤動作のデバイスに起因する変動の対象となる電子信号内の元のパターンを決定することであるため、この側面は、信号の自己相関の元の機能に似ています。この点で、自己相関は、元の信号パターンを検出し、元の信号からの信号と、誤りビットの冗長を分離する。
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