時系列データの類似度は、時系列データの分析、分類等で算出する必要がある。周期の遅れ等を求める際に使われる。CCFは周期が伸縮するような時系列データの類似度を計算することには使用できない。単純には関数を掛け合わせて積分すればわかりそうだ。片方の関数をずらすためにある引数だと思ってください。ττが0となったとき、それは関数をずらさずに掛け合わせて積分している上の話の例と同じ状況になります。CCFの値が大きくなることは想像できる。遅れに対応する.関数f,gにずれがあるときに遅れを求める。離散的な関数にも、またもちろん時系列のベクトルデータに対しても同様に計算することができる。文字列認識等に使用されてます。それらしい対応点を探すためのアルゴリズムになります。Warping(Eng)この章を学んで新たに学べるCommentsReasons>>隠す。