Publication

Rayleigh-Based Distributed Optical Fiber Sensing Using Least Mean Square Similarity

Luc Thévenaz, Li Zhang, Zhisheng Yang, Flavien Gyger
2018
Conference Papers

Résumé

Large frequency shift errors induced by cross-correlation are investigated in Rayleigh-based distributed sensing. A least mean square method is proposed to reduce those errors, thus increasing the reliability and extending the measurand range.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/f1da02d0-9b30-4fd1-a3ed-43594dbcfae9

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Luc Thévenaz, Li Zhang, Zhisheng Yang, Flavien Gyger
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Concepts associés (14)

Corrélation (statistiques)

En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.

Corrélation croisée

La corrélation croisée est parfois utilisée en statistique pour désigner la covariance des vecteurs aléatoires X et Y, afin de distinguer ce concept de la « covariance » d'un vecteur aléatoire, laquelle est comprise comme étant la matrice de covariance des coordonnées du vecteur. En traitement du signal, la corrélation croisée (aussi appelée covariance croisée) est la mesure de la similitude entre deux signaux.

Pearson correlation coefficient

In statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.

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