K.Lomax ha scritto:[...]
A questo punto
$R_(xy)(\tau)=\int_(-\infty)^(+\infty)x(t)y(t+\tau)dt=4\int_(-\infty)^(+\infty)e^(-2|t|)[\delta(t+\tau+10)-\delta(t+\tau-10)]dt=4\int_(-\infty)^(+\infty)e^(-2|t|)\delta(t-(-10-\tau))dt-4\int_(-\infty)^(+\infty)e^(-2|t|)\delta(t-(10-\tau))dt=$
$=4[e^(-2|\tau+10|)-e^(-2|\tau-10|)]$
Ad ogni modo , qualora dovessi trovare problemi nell'effettuare la antitrasformata di un segnale, puoi sempre provare (anche se non è detto che sia agevole) a lavorare nel dominio della frequenza utilizzando il teorema di Parseval.
Quindi alla fine la correlazione tra i due segnali è $R_(xy)(\tau)=4[e^(-2|\tau+10|)-e^(-2|\tau-10|)]$?
Boh! Avrò capito male ma sapevo che la correlazione è
$R_{xy}(\tau)=x^\star(\tau) \otimes y(t) $ cioè si coniuga il primo dei due segnali menzionati nel pedice di R e l'altro si lascia così come'è. Si può dire che la correlazione tra x e y è la convoluzione tra il coniugato di x e il segnale y?