基于移动复相关系数的多模态数据融合方法技术

发明专利技术了一种基于移动复相关系数的多模态数据融合方法：属于空间数据融合分析方法。在一定空间范围内的数据，一个事物往往由其他多种数据因素影响，并与特定范围内的空间位置相联系。传统的方法只是针对两两因素之间相关性的度量，忽略了一种因素同多种因素之间的相关关系，并且全局范围的分析容易使局部。因此，本方法提出了基于移动复相关系数的多模态数据局部相关性分析方法。定义计算窗口，计算窗口区域内一种因素同其它所有因素的复相关系数，遍历采样区域，形成复相关系数矩阵，以此分析一种因素和其他多种因素的相关性。该方法引入了数据的局部空间特征，通过局部复相关系数的计算显示多模态数据之间“一对多”的相关关系。

【技术实现步骤摘要】
基于移动复相关系数的多模态数据融合方法
：本专利技术属于带有位置信息的空间数据融合分析方法，多种因素在同一空间区域内的相关性分析。
技术介绍
：对于一个事物，存在多种来源的观测数据，即数据存在多模态，同一个事物也由多项指标共同影响。同时对于特定空间内的数据，分析局部区域内的数据相关性比全局分析更有意义。因此，分析一定空间范围内的多模态数据融合方法对于综合分析事物之间的相关性至关重要。在一定空间范围内的事物之间的组合关系往往由不同因素之间的相关关系来反映，且该关系往往存在于同一空间范围内。在现有的相关性分析方法中，研究者只考虑了整个采样区域的不同因素相关系数，且往往是两两因素之间的相关性，缺乏空间局部特征背景下的一种因素同多种因素之间的相关性分析，即缺乏多模态数据分析。因素之间“一对多”的强相关性容易在两两分析中变弱甚至丢失，综上，多种因素之间的局部相关性分析对于充分挖掘多模态数据之间的相关性具有重要意义。目前针对空间中多种来源因素的相关性计算，方法存在以下缺点：1)采用整体计算的方法，忽略了局部数据和特征。2)只是针对因素两两之间全体展开的相关性计算，忽略了“一对多”的局部空间计算，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于移动复相关系数的多模态数据融合方法，是问题导向的数据融合方法，其特征在于，对于m*n大小的空间区域，采用等距离网格划分的形式将采样区域映射为k*k的网格区域，对于每个区域内的多模态数据，以待研究因素X为因变量，其余因素{X1,X2…Xn}为自变量，计算其复相关系数，以该系数表示为此区域内因素X和其它若干种因素的相关关系，以网格为单位，移动一定距离，重复计算，形成整个采样区域内一种因素与其它若干种因素素的相关关系。

【技术特征摘要】
1.基于移动复相关系数的多模态数据融合方法，是问题导向的数据融合方法，其特征在于，对于m*n大小的空间区域，采用等距离网格划分的形式将采样区域映射为k*k的网格区域，对于每个区域内的多模态数据，以待研究因素X为因变量，其余因素{X1,X2…Xn}为自变量，计算其复相关系数，以该系数表示为此区域内因素X和其它若干种因素的相关关系，以网格为单位，移动一定距离，重复计算，形成整个采样区域内一种因素与其它若干种因素素的相关关系。2.如权利要求1所述的基于移动复相关系数的多模态数据融合方法，其中网格划分的特征在于：划分区域大小为k*k，其中k没有严格的规定，需要根据因素的分布调整，最佳的划分即为保证每个网格内至少有2个采样点。3.如权利要求1所述的基于移动复相关系数的多模态数据融合方法，重复计算过程中...

【专利技术属性】
技术研发人员：余先川，武康，姚旺，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：北京,11