Ignore:
Timestamp:
08/09/06 12:21:11 (18 years ago)
Author:
navarro
Message:

english and nicer header (3b)

File:
1 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • trunk/SRC/Documentation/idldoc_html_output/ToBeReviewed/STATISTICS/a_correlate2d.html

    r138 r151  
    696696      </div> 
    697697 
    698       <div id="file_comments"></div> 
     698      <div id="file_comments"> 
     699 This function computes the autocorrelation Px(K,L) or 
     700 autocovariance Rx(K,L) of a sample population X[nx,ny] as a 
     701 function of the lag (K,L). 
     702</div> 
    699703 
    700704       
     
    711715           
    712716          <dt><p><a href="#_Auto_Cov2d"><span class="result">result = </span>Auto_Cov2d(<span class="result">X, Lag</span>, Double=<span class="result">Double</span>, zero2nan=<span class="result">zero2nan</span>)</a></p><dt> 
    713           <dd>  NAME:        A_CORRELATE2d   PURPOSE:         This function computes the autocorrelation Px(K,L) or        autocovariance Rx(K,L) of a sample population X[nx,ny] as a        function of the lag (K,L).</dd>    
     717          <dd></dd>      
    714718           
    715719          <dt><p><a href="#_A_Correlate2d"><span class="result">result = </span>A_Correlate2d(<span class="result">X, Lag</span>, Covariance=<span class="result">Covariance</span>, Double=<span class="result">Double</span>)</a></p><dt> 
    716           <dd></dd>      
     720          <dd> </dd>     
    717721                 
    718722        </dl> 
     
    730734            <span class="result">result = </span>Auto_Cov2d(<span class="result"><a href="#_Auto_Cov2d_param_X">X</a>, <a href="#_Auto_Cov2d_param_Lag">Lag</a></span>, <a href="#_Auto_Cov2d_keyword_Double">Double</a>=<span class="result">Double</span>, <a href="#_Auto_Cov2d_keyword_zero2nan">zero2nan</a>=<span class="result">zero2nan</span>)</p> 
    731735         
    732           <div class="comments"> 
    733  NAME: 
    734        A_CORRELATE2d 
    735  
    736  PURPOSE: 
    737  
    738        This function computes the autocorrelation Px(K,L) or 
    739        autocovariance Rx(K,L) of a sample population X[nx,ny] as a 
    740        function of the lag (K,L). 
    741  
    742  CATEGORY: 
    743        Statistics. 
    744  
    745  CALLING SEQUENCE: 
    746        Result = a_correlate2d(X, Lag) 
    747  
    748  INPUTS: 
    749        X:    an 2 dimension Array [nx,ny] 
    750  
    751      LAG:    2-element vector, in the intervals [-(nx-2), (nx-2)],[-(ny-2), (ny-2)], 
    752              of type integer that specifies the absolute distance(s) between  
    753              indexed elements of X. 
    754  
    755  KEYWORD PARAMETERS: 
    756        COVARIANCE:    If set to a non-zero value, the sample autocovariance 
    757                       is computed. 
    758  
    759        DOUBLE:        If set to a non-zero value, computations are done in 
    760                       double precision arithmetic. 
    761  
    762  EXAMPLE: 
    763  
    764  PROCEDURE: 
    765  
    766  
    767                           nx-k-1  ny-l-1  
    768                           sigma   sigma  (X[i,j]-Xmean)(X[i+k,j+l]-Ymean) 
    769                            i=0     j=0 
    770    correlation(X,[k,l])=------------------------------------------------------ 
    771                                   nx-1   ny-1                   
    772                                  sigma  sigma  (X[i,j]-Xmean)^2) 
    773                                   i=0    j=0                       
    774  
    775  
    776                           nx-k-1  ny-l-1  
    777                           sigma   sigma  (X[i,j]-Xmean)(Y[i+k,j+l]-Ymean) 
    778                            i=0     j=0 
    779    covariance(X,[k,l])=------------------------------------------------------ 
    780                                             nx*ny 
    781  
    782    Where Xmean is the mens of the sample population 
    783    x=(x[0,0],x[1,0],...,x[nx-1,ny-1]). 
    784  
    785  
    786  REFERENCE: 
    787  
    788  MODIFICATION HISTORY:</div> 
     736          <div class="comments"></div> 
    789737 
    790738           
     
    883831        <div class="routine_details" id="_A_Correlate2d"> 
    884832 
    885           <h2><a class="top" href="#container">top</a>A_Correlate2d </h2> 
     833          <h2><a class="top" href="#container">top</a>A_Correlate2d <span class="categories"> 
     834 Statistics. 
     835</span></h2> 
    886836         
    887837          <p class="header"> 
    888838            <span class="result">result = </span>A_Correlate2d(<span class="result"><a href="#_A_Correlate2d_param_X">X</a>, <a href="#_A_Correlate2d_param_Lag">Lag</a></span>, <a href="#_A_Correlate2d_keyword_Covariance">Covariance</a>=<span class="result">Covariance</span>, <a href="#_A_Correlate2d_keyword_Double">Double</a>=<span class="result">Double</span>)</p> 
    889839         
    890           <div class="comments"></div> 
     840          <div class="comments"> 
     841</div> 
    891842 
    892843           
     
    897848             
    898849            <h4 id="_A_Correlate2d_param_X">X&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 
    899                
    900                
    901                
    902                
     850              <span class="attr">in</span> 
     851               
     852               
     853              <span class="attr">required</span> 
    903854               
    904855               
     
    907858            </h4> 
    908859         
    909           <div class="comments"></div> 
     860          <div class="comments"> 
     861 An 2 dimension Array [nx,ny] 
     862</div> 
    910863             
    911864            <h4 id="_A_Correlate2d_param_Lag">Lag&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 
    912                
    913                
    914                
    915                
     865              <span class="attr">in</span> 
     866               
     867               
     868              <span class="attr">required</span> 
    916869               
    917870               
     
    920873            </h4> 
    921874         
    922           <div class="comments"></div> 
     875          <div class="comments"> 
     876 2-element vector, in the intervals [-(nx-2), (nx-2)],[-(ny-2), (ny-2)], 
     877 of type integer that specifies the absolute distance(s) between  
     878 indexed elements of X. 
     879</div> 
    923880             
    924881 
     
    940897            </h4> 
    941898         
    942             <div class="comments"></div> 
     899            <div class="comments"> 
     900 If set to a non-zero value, the sample autocovariance is computed. 
     901</div> 
    943902             
    944903            <h4 id="_A_Correlate2d_keyword_Double">Double&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 
     
    953912            </h4> 
    954913         
    955             <div class="comments"></div> 
    956              
    957            
    958  
    959            
    960            
    961            
    962            
    963            
     914            <div class="comments"> 
     915 If set to a non-zero value, computations are done in double precision arithmetic. 
     916</div> 
     917             
     918           
     919 
     920           
     921          <h3>Version history</h3> 
     922           
     923          <h4>Version</h4><div class="preformat"> 
     924 $Id: a_correlate2d.pro 150 2006-08-09 10:12:54Z navarro $ 
     925</div> 
     926          <h4>History</h4><div class="preformat"></div> 
    964927           
    965928           
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.