协方差 和 相关系数(剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差)

本文介绍了统计学中的几个关键概念,包括变异系数、协方差及相关系数,并解释了这些概念的实际意义,如如何通过相关系数判断两个变量之间的相关性。

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变异系数:CV=标准差/均值*100%

 

协方差:用来度量两个随机变量关系的统计量。

 

公式简单翻译一下是:对于X,Y两个变量,每个时刻的“X值与其均值之差” 乘以 “Y值与其均值之差”得到一个乘积,再对这每时刻的乘积求和并求出均值。

总结一下,如果协方差为正,说明X,Y同向变化,协方差越大说明同向程度越高;如果协方差为负,说明X,Y反向运动,协方差越小说明反向程度越高。

 

相关系数:

 

翻译一下:就是用X、Y的协方差除以X的标准差和Y的标准差。

所以,相关系数也可以看成协方差:一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差

既然是一种特殊的协方差,那它:

1、也可以反映两个变量变化时是同向还是反向,如果同向变化就为正,反向变化就为负。

2、由于它是标准化后的协方差,因此更重要的特性来了:它消除了两个变量变化幅度的影响,而只是单纯反应两个变量每单位变化时的相似程度。

标准差描述了变量在整体变化过程中偏离均值的幅度。协方差除以标准差,也就是把协方差中变量变化幅度对协方差的影响剔除掉,这样协方差也就标准化了,它反应的就是两个变量每单位变化时的情况。这也就是相关系数的公式含义了。

总结一下,对于两个变量X、Y:

(1)当他们的相关系数为1时,说明两个变量变化时的正向相似度最大,即,你变大一倍,我也变大一倍;你变小一倍,我也变小一倍。也即是完全正相关(以X、Y为横纵坐标轴,可以画出一条斜率为正数的直线,所以X、Y是线性关系的)。

(2)随着他们相关系数减小,两个变量变化时的相似度也变小,当相关系数为0时,两个变量的变化过程没有任何相似度,也即两个变量无关

当相关系数继续变小,小于0时,两个变量开始出现反向的相似度,随着相关系数继续变小,反向相似度会逐渐变大。

(3)当相关系数为-1时,说明两个变量变化的反向相似度最大,即,你变大一倍,我变小一倍;你变小一倍,我变大一倍。也即是完全负相关(以X、Y为横纵坐标轴,可以画出一条斜率为负数的直线,所以X、Y也是线性关系的)。

 

https://www.zhihu.com/question/20852004

 

基于C2000 DSP的电力电子、电机驱动和数字滤波器的仿真模型构建及其C代码实现方法。首先,在MATLAB/Simulink环境中创建电力电子系统的仿真模型,如三相逆变器,重点讨论了PWM生成模块中死区时间的设置及其对输出波形的影响。接着,深入探讨了C2000 DSP内部各关键模块(如ADC、DAC、PWM定时器)的具体配置步骤,特别是EPWM模块采用上下计数模式以确保对称波形的生成。此外,还讲解了数字滤波器的设计流程,从MATLAB中的参数设定到最终转换为适用于嵌入式系统的高效C代码。文中强调了硬件在环(HIL)和支持快速原型设计(RCP)的重要性,并分享了一些实际项目中常见的陷阱及解决方案,如PCB布局不当导致的ADC采样异常等问题。最后,针对中断服务程序(ISR)提出了优化建议,避免因ISR执行时间过长而引起的系统不稳定现象。 适合人群:从事电力电子、电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望深入了解C2000 DSP应用细节的研发工程师。 使用场景及目标:①掌握利用MATLAB/Simulink进行电力电子设备仿真的技巧;②学会正确配置C2000 DSP的各项外设资源;③能够独立完成从理论设计到实际产品落地全过程中的各个环节,包括但不限于数字滤波器设计、PWM信号生成、ADC采样同步等。 其他说明:文中提供了大量实用的代码片段和技术提示,帮助读者更好地理解和实践相关知识点。同时,也提到了一些常见错误案例,有助于开发者规避潜在风险。
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