1) time space cross autocorrelation
时空交叉相关函数
1.
By using the methods of statistical optics,the time space cross autocorrelation function of dynamic speckles prduced by a hard edged scatterer is derived.
用统计光学的方法，推导了硬边孔径动态散斑场的时空交叉相关函数，并讨论了散斑的平移规律和“沸腾”现象。
2) space-time-frequency correlation function
空时频相关函数
1.
A 3D statistical channels model for mobile frequency selective fading MIMO channels was proposed and a new joint space-time-frequency correlation function was derived.
针对频率选择性衰落MIMO移动信道,建立三维(3D)纯随机模型,并推导出3D MIMO信道模型的联合空时频相关函数。
3) space-time correlation function
空时相关函数
1.
According to special space of mine tunnel,the paper supposed geometric distribution of scatters which was totally different from the ones on the ground, put forward a new 3D-GBSB model of MIMO channel,and dudeced the space-time correlation function of the model.
针对矿井隧道内特殊的空间,文章假设了完全不同于地面上散射体的几何分布,提出了一个全新的MIMO信道三维GBSB模型,推导出了该模型的空时相关函数。
4) time-space correlation function
时空相关函数
1.
In this article,the time-space correlation function of acoustic pressure and particle velocity in the sea surface noise field are introduced.
介绍了海面噪声场条件下的声压与质点振速的时空相关函数。
5) cross-correlation function
互相关函数，交叉相关函数
6) Space-time-frequency cross-correlation function
空、时、频互相关函数
补充资料：相关函数
两个信号之间相似性的一种量度。信号可以是确定性的，也可以是随机性的。对于两个确定性的连续信号u(t)和y(t),如果它们在(-∞,+∞)上是平方可积的,则它们的互相关函数是
实际上经常会遇到u(t)和y(t)是由同一个信号源产生的两个信号的情况,例如地震勘探信号、雷达发射与接收的回波信号等。通过计算互相关函数可以比较和分辨它们的相似程度。如果u(t)和y(t)是同一信号,则称Ruu(τ)为信号u(t)的自相关函数。自相关函数主要有以下性质：①|Ruu(τ)|≤Ruu(0)；②；③Ruu(τ)是τ的偶函数,即Ruu(-τ)=Ruu(τ)；④Ruu(τ)的形状与信号u(t)中的各种频率成分有关。互相关函数的性质与自相关函数有明显的不同:①Ruy(0)不一定是Ruy(τ)的极大值;②Ruy(τ)不是τ的偶函数;③Ruy(τ)只与u(t)和y(t)中共同的频率成分有关。如果信号是离散的无穷序列ut和yt，则互相关与自相关函数序列分别是
和
它们也分别具有上述的性质。如果函数u(t)和y(t)都是以T为周期的,或序列{ut}和{yt}都是以N为循环长度的，则它们的循环相关函数也是周期的或循环的，其计算可以简化为
或
这种循环相关函数仍然具有上述性质。
对于两个随机性的续信号连u(t)和y(t),它们的相关函数是由数学期望给出的：Ruy(τ)＝E[u(t)y(t+τ)]和Ruu(τ)＝E[u(t)u(t+τ)],其中E[·]代表对括号内的随机变量求数学期望。这时的相关函数仍然具有前述的几条性质。
有时，对于随机信号的一个样本函数也可以规定它的按时间平均的相关函数，这种按时间平均的相关函数与用数学期望规定的随机信号的相关函数是不相同的。但如果随机信号是平稳遍历的，则以概率平均（即数学期望）规定的相关函数与用时间平均规定的相关函数是几乎处处相等的。这时，可以由随机信号的样本值以时间平均的相关函数来计算随机信号在概率平均意义下的相关函数，即
实际上经常会遇到u(t)和y(t)是由同一个信号源产生的两个信号的情况,例如地震勘探信号、雷达发射与接收的回波信号等。通过计算互相关函数可以比较和分辨它们的相似程度。如果u(t)和y(t)是同一信号,则称Ruu(τ)为信号u(t)的自相关函数。自相关函数主要有以下性质：①|Ruu(τ)|≤Ruu(0)；②；③Ruu(τ)是τ的偶函数,即Ruu(-τ)=Ruu(τ)；④Ruu(τ)的形状与信号u(t)中的各种频率成分有关。互相关函数的性质与自相关函数有明显的不同:①Ruy(0)不一定是Ruy(τ)的极大值;②Ruy(τ)不是τ的偶函数;③Ruy(τ)只与u(t)和y(t)中共同的频率成分有关。如果信号是离散的无穷序列ut和yt，则互相关与自相关函数序列分别是
和
它们也分别具有上述的性质。如果函数u(t)和y(t)都是以T为周期的,或序列{ut}和{yt}都是以N为循环长度的，则它们的循环相关函数也是周期的或循环的，其计算可以简化为
或
这种循环相关函数仍然具有上述性质。
对于两个随机性的续信号连u(t)和y(t),它们的相关函数是由数学期望给出的：Ruy(τ)＝E[u(t)y(t+τ)]和Ruu(τ)＝E[u(t)u(t+τ)],其中E[·]代表对括号内的随机变量求数学期望。这时的相关函数仍然具有前述的几条性质。
有时，对于随机信号的一个样本函数也可以规定它的按时间平均的相关函数，这种按时间平均的相关函数与用数学期望规定的随机信号的相关函数是不相同的。但如果随机信号是平稳遍历的，则以概率平均（即数学期望）规定的相关函数与用时间平均规定的相关函数是几乎处处相等的。这时，可以由随机信号的样本值以时间平均的相关函数来计算随机信号在概率平均意义下的相关函数，即
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参考词条