np.correlate（）和signal.fftconvolve（）给出了不同的答案

Question

我有SIGI中的10个WCDMA复数采样帧，其中有扰码--MIMO Gold代码（1,1）和“sc”是变量。 np.correlate（）在下面的代码中给出了干净的相关尖峰，但它非常缓慢。尝试在相同的代码中使用fftconvolve（），它检测到没有出现尖峰。 fftconvolve（）速度很快，想让它工作。请告诉我为什么它不起作用？

mat=scipy.io.loadmat('011.mat') 
SCR=mat['sc'] 
O1 = np.correlate(SigI,SCR,mode='valid') 
# O1=signal.fftconvolve(SigI,SCR,mode='valid') 
plot(abs(O1)) 
CC=max(abs(O1))  
print ' Max Peak = ', CC 

Answer 1

找到答案。如果使用SCR的共轭，那么np.correlation（）和signal.fftconvolve（）都会给出相同的答案。但不理解的原因，但??

SCR=np.conjugate(SCR[0,:])  
O1=signal.fftconvolve(SigI,SCR[::-1],mode='valid') 

给出了相同的答案：

SCR=SCR[0,:] 
O1=np.correlate(SigI,SCR,mode='valid') 

至少，我的问题解决了。