谁能帮我解释下：线性相关和非线性相关的含义
线性相关比较容易理解我看到很多资料中提到非线性相关
其公式描述或着解释是什么？ 这个好像在统计中用的比较多，下面摘自书上内容：
变量间的非线性关联
对于线性相关系数（Pearson r）的另一潜在的问题是相关的类型。Pearson r 仅仅是用来测量两变量线性相关关系；线性偏离会增加偏离回归线的总平方和，即使这些偏离能够体现两变量之间真正关系。存在非线性关系的可能性是为什么散点图作为估计关联的必要步骤的另一原因。下图显示了两变量存在强相关，但不能用线性方程描述出来。
测量非线性关联
如果遇到非线性的强关联，该怎么办（从散点图中知道）？这个问题的回答并不简单，因为没有类似Pearson r 这样易于使用的系数用于解决非线性关联。如果曲线是单调的（递减或递增），可以将其中一个或两个变量都进行转化，进行曲线直线化，然后再次计算相关系数。例如这种方法典型的例子即使将某一范围末尾值进行压缩的对数转化。如果关联是单调的，另一种方法是使用仅对等级型变量敏感的非参数性的关联系数（如Spearman R，见Nonparametrics and Distribution Fitting），这种情形就忽视了单调的可直线化曲线的特性。非参数关联一般来说其敏感性较差，有时甚至得不到结果。但是上述两种较为准确的方法并不能轻易使用，需要对数据进行大量的研究，因此必须：
a．尽力寻找出最能描述曲线的特异方程，并进行数据拟合优度检验。
b．另外可尝试将其中的一个变量分为多个等长的部分，将这些新变量当成分组变量，然后进行方差分析。 谢谢楼上回复
我做了一个自适应噪声对消器
用神经网络做滤波器
资料中说：神经网络对于噪声和参考噪声呈非线性相关时具有更好的性能
我没有理解两个信号非线性相关的含义 这个概念以前还真没有接触过，学习啦！
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