cross-correlation

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寻找我的问题的解决方案我找到了一个旧帖子（Cross correlation of different time series data values in R），它准确地询问我需要什么，但不幸的是它没有得到任何答案，所以我会再次问一些希望得到一些指导。我从一个大数目相同大小的时间序列的建立一个大的矩阵，每一列都是一个不同的时间序列（类似于以下，但更大的大于零的不同更值的东西）： [,1] [

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PyAudio - 多通道管理\离析

我要计算的单信道的数据（为了计算信道1和信道之间的音频互相关4）该代码的： import time import numpy as np import pyaudio import scipy from scipy import signal, fftpack pyaud = pyaudio.PyAudio() #open the stream stream = pyaud.

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分布式互相关矩阵计算

如何计算大型（> 10TB）数据集（可能采用分布式方式）的皮尔森互相关矩阵？任何有效的分布式算法建议将被赞赏。更新：我看了阿帕奇火花MLIB相关 Pearson Computaation: /home/d066537/codespark/spark/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/mllib/stat/correlation/Correlation

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如何正确计算互相关？

我写了一个程序（希望）可以计算两个信号之间的互相关。虽然我已经完成了如何执行计算的很好的搜索，但我无法弄清楚一些重要的细节。我特别关心平均计算。似乎有些算法利用整个数据集的平均值来执行每次移位（或延迟）的相关计算。换句话说，他们使用不变的平均值。我甚至发现了一些只计算一次分母的算法，将它用作其余延迟的常量值。但是，我认为平均值和分母都应该迭代计算，只考虑叠加范围内的数据。因此，我为这个程序写了两个

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Wavemulcor包 - wave.multiple.cross.correlation函数 - 替换长度为零

我想使用wavemulcor包，特别是wave.multiple.cross.correlation函数对我的数据执行小波多重互相关。我按照软件包手册中的示例进行操作，但是使用我的数据。该函数与示例数据一起工作，但在我与我一起使用时会引发错误。错误是指“替换长度为零”，但我不确定这是否意味着什么。我已经使用了错误，但有许多关于不同功能的相同问题的例子，通常它们都与代码中的循环有关。然后我搜索

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GCC-PHAT在MATLAB（仍具挑战）

我试图计算使用MATLAB的GCC-PHAT两个声信号之间的时间延迟估计。然而，用fft/ifft编码GCC-PHAT仍然具有挑战性，其中时间延迟估计总是为零。我花了数小时搜索，但尚未成功。我的代码用两个正弦波如下的简单例子来演示。 Fs = 8000; dt = 1/Fs; f1 = 100; tdelay = 0.002; t3 = (0:dt:(1)-dt)'; x = cos(2

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光栅与两层以上的corlocal

我想知道如何使用r rastercorLocal函数为类似的方法来分析我有多于two层时的相关性。 ppcor包有pcor函数可以处理，但我很想知道如何使用raster包来实现该功能。这里是一个例子，但显然它只适用于two layers，并且不允许你使用偏相关。 library (raster) bio <- crop(raster::getData('worldclim', var='bio'

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使用numpy.correlate（）的信号之间的时间延迟

我想计算Python中使用交叉关联函数的一些信号之间的时滞。从numpy文档numpy.correlate()，这个函数究竟做了什么并不是很清楚。因此，我有两个简单的方波信号，首先尝试用下面的代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np frequency=100 x = np.linspace(1,2000,frequen

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使用mathdotnet c的互相关＃

我最近开始使用mathdotnet数字统计软件包在c＃中进行数据分析。我在寻找互相关函数。 mathdotnet对此有一个API吗？以前我一直在使用MATLAB xcorr或Python numpy.correlate。所以我正在寻找一个相当于C＃的C＃。我已经浏览了他们的文档，但它不是非常简单。 https://numerics.mathdotnet.com/api/

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互相关函数两个强度矩阵801x801

我有两个矩阵 delta_Ire_plus = 801x801 double delta_I_measured = 801 x 801 double 和我想要计算互相关这些矩阵。我试过但下面它不工作 xcorr(delta_Ire_plus, delta_I_measured) 我也试过如下： xcorr([delta_Ire_plus,delta_I_measured])