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  自相關函式在不同的領域,定義不完全等效。在某些領域,自相關函式等同於自協方差。

  將一個有序的隨機變數序列與其自身相比較,這就是自相關函式在統計學中的定義。每個不存在相位差的序列,都與其自身相似,即在此情況下,自相關函式值最大。如果序列中的組成部分相互之間存在相關性(不再是隨機的),則由以下相關值方程所計算的值不再為零,這樣的組成部分為自相關。 所得的自相關值R的取值範圍為[-1,1],1為最大正相關值,-1則為最大負相關值,0為不相關。

  在訊號處理中,上面的定義通常不進行歸一化,即不減去均值併除以方差。當自相關函式由均值和方差歸一化時,有時會被稱作自相關係數。  給定一個訊號 formula_8,連續自相關函式 formula_9 通常定義為 formula_8 與其自身延遲 formula_11 的連續互相關。  其中 formula_13 表示共軛複數,formula_14 是對函式 formula_15 操作的一個函式,定義為 formula_16 而 formula_17 表示卷積。  對於實值函式,formula_18。  注意積分中的引數 formula_19 是一個虛變數,並且只對計算積分有用。沒有具體含義。  離散訊號 formula_20 的延遲為 formula_21 的離散自相關 formula_22 是  上述定義在訊號平方可積或平方可和(即有限能量)的前提下才成立。但“永遠持續”的訊號被處理成隨機過程,就需要使用基於期望值的與之不同的定義。對於寬平穩隨機過程,自相關函式定義為  對於非平穩過程,這些也會是 formula_26 或者 formula_27 的函式。  對於還是各態歷經過程的過程, 期望會被換成時間平均的極限。各態歷經過程的自相關函式有時定義為或等於  這些定義的優點是,它們合理定義了周期函式的單變數結果,甚至當那些函式不是平穩各態歷經過程時。  此外,「永遠持續」的訊號可以通過短時距自相關函式使用有限時間積分來處理(相關過程參見短時距傅立葉變換。)  多維自相關定義類似。例如,在三維中, 平方可和的離散訊號的自相關就會是  若在求自相關函式之前從訊號中減去均值,得出的函式通常稱為自協方差函式。

  以下以一維自相關函式為例說明其性質,多維的情況可方便地從一維情況推廣得到。

  白噪聲的自相關函式為"δ"函式:
自相關(英語:Autocorrelation),也叫序列相關,是一個訊號於其自身在不同時間點的互相關。非正式地來說,它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函式。它是找出重複模式(如被噪聲掩蓋的週期訊號),或識別隱含在訊號諧波頻率中消失的基頻的數學工具。它常用於訊號處理中,用來分析函式或一系列值,如時域訊號。