PAGE PAGE 12 相关分析 一两个变量的相关分析Bivariate 1相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量通常用r表示 = 1 \* GB3 相关系数的取值范围在-1和+1之间即1r 1 = 2 \* GB3 计算结果若r为正则表明两变量为正相关若r为负则表明两变量为负相关 = 3 \* GB3 相关系数r的数值越接近于

移动开发-血清Periostin水平与支气管哮喘病情严重程度及转归的相关性研究.pdf

提出了一种基于拉曼光谱的混合物组分识别新方法。对混合物的拉曼光谱进行背景校正和去噪处理，利用Voigt函数对拉曼谱峰进行拟合，获取其谱峰的拉曼位移、半峰全宽及强度作为混合物特征参数向量，通过与数据库纯净物特征向量进行相关性分析，实现混合物组分的有效识别。构建了由18种纯净物拉曼光谱数据构成的标准组分数据库，并对6种混合物进行了组分识别实验。实验结果表明，所提方法的识别准确率达到100%。

只有在非常简单的情况下，我们才能将两个时间序列之间的相关性描述为一个数字。 通常它会随着时间和波长而变化。 由于噪声，数据集在短时间尺度上可能不相关，但在较大波长（例如每年）上强烈相关。 该程序将计算（使用小波）作为时间和波长函数的相关性。 反相关 (s=-1) 显示为蓝色，零相关 (s=0) 显示为绿色，正相关 (s=+1) 显示为红色。 图像显示了石油价格和黄金价格之间的相关性，除了 1985 年和 1995 年之间的时间段外，大部分为红色（暗示强正相关）。 请注意，使用此方法比较以不同单位测量的数据集是有效的。

深度散斑相关性：一种通过散射介质实现可扩展成像的深度学习方法。 通过散射成像是一个重要但具有挑战性的问题。通过利用固定介质的确定性输入-输出传输矩阵已经取得了巨大的进步。然而，这种一对一的方法非常容易受到散斑去相关的影响——对散射介质的小扰动会导致模型错误和成像性能的严重下降。我们的目标是开发一个新的框架，该框架对介质扰动和测量要求都具有高度可扩展性。为此，我们提出了一种全面的统计深度学习技术，该技术封装了广泛的统计变化，使模型能够适应散斑去相关。具体来说，我们开发了一个卷积神经网络 (CNN)，它能够学习在一组具有相同宏观参数的扩散器上捕获的散斑强度模式中包含的统计信息。然后，据我们所知，我们首次展示了经过训练的 CNN 能够通过一组完全不同的相同类别的扩散器进行泛化并进行高质量的对象预测。我们的工作为通过散射介质成像的高度可扩展的深度学习方法铺平了道路。

为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理，使用相关性分析方法找出影响期望间距的关键因素，从而提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型（improved desired distance model，IDDM）。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型的参数进行了标定，之后对标定的模型进行评价。研究结果表明，前后两车的速度以及相对速度主要影响跟驰过程中驾驶员采用的期望间距；IDDM与传统Gipps模型相比，其加速度、速度与位置的仿真精度分别提高了0.24 m/s2、0.72 m/s、0.53 m，可以为车辆跟驰行为分析提供参考。

阴影衰落相关性的对数和算法建模，王玉娟，张健明，在无线网络规划中，必须考虑阴影衰落对覆盖预测建模的影响。阴影衰落在dB域服从对数正太分布。由于地形的起伏有相关性，因此阴影�

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基于课程相关性分析教学质量评价，蒋献，董黎刚，近年来，随着大数据的持续发展，教育领域与之呼应也进入了

本文提出了一种在MIMO信道发射端和接收端的任意方向上测量空间相关性的方法。通过测量到达角度、离开角度和多径通道的相关功率谱来计算MIMO信道发射端和接收端的角度能量谱和空间相关度。由相关阵列对MIMO信道容量进行估值，估值结果与直接测量值一致。