cross-correlation

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这是我在这里询问的第一个问题，请耐心等待。我对Matlab并不陌生，但之前从未使用过MVNRND函数，而且我的统计知识并不强大。我试图做的总结如下：我试图创建一个函数，生成2个相关的相位屏幕（NxN矩阵），将用于电磁高斯谢尔模型光束传播模拟。光束需要用于X和Y偏振状态的单独的随机相位屏幕。我到目前为止的代码如下。 function [phz_x,phz_y]=GSM_phase_screen_2(

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5个时间序列（距离）和解释的互相关

我很感激这里的一些输入！我有5个时间序列数据（的一例步骤在该系列是在下面的曲线图），其中，系列中的每个步骤是进行了调查6H开在海洋物种目击的垂直轮廓。所有5个步骤垂直间隔0.1m（以及6h的时间）。我想要做的是计算所有系列之间的多变量互相关，以便找出配置文件最为相关并且随时间变化稳定的时滞。资料例如：我觉得上没有那么大R中的文档，所以我做了什么至今使用包MTS与CCM函数来创建互相关矩阵。

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使用Matlab HDL编码器生成VHDL代码

对不起，如果我说一些愚蠢的东西，请原谅我：我试图将Matlab代码（下面给出）转换为使用HDL编码器的VHDL代码。它包含一个名为sum 。但是当我尝试它给了我错误的代码转换：生成代码只支持SumModes“SpecifyPrecision”和 “KeepLSB”为“SUM”时输入的大小可以在运行时会有所不同。但事实是我从来没有使用功能before.Can任何一个请帮我it.How应该改变我

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计算FFT相关系数

我想用AForge 2.2.5来计算2个声音样本的相关系数。我读过here计算互相关的公式。 And here我读过关于计算相关系数的公式。这是我目前所拥有的：在调用CrossCorrelation（）之前，已经执行了FFT。 static Complex[] CrossCorrelation(Complex[] ffta, Complex[] fftb) { var conj

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0-lag和np.corrcoef的规范plt.xcorr之间的区别

我正在研究两个相对较小的时间序列之间的交叉关联，但是试图完成我遇到了一个我无法调和自己的问题。首先，我了解plt.xcorr和np.correlate之间的依赖关系。但是，我无法调和零滞后的plt.xcorr与np.corrcoef之间的差异？ a = np.array([ 7.35846410e+08, 8.96271634e+08, 6.16249222e+08, 8.0073986

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时间延迟/延迟估计非周期性信号（和周期性信号）

我正在调整传感器的不同测量值。其中一些是周期性的，我只是使用了最大的交叉相关性，它工作得很好。现在我有几个非周期性信号类似于我想要对齐的ramp/sigmoids/step/hill函数，但是对于这些信号来说，互相关失败了（在滞后0时总是给出最大值）。这些类型的信号的方法是什么？理想的方法将适用于两个信号，而不需要事先知道哪一个我遇到。下面是一个例子（噪声）

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与大熊猫的互相关（时滞 - 相关）？

我有各种不同的时间序列，我想要关联 - 或者说，互相关 - 彼此，以找出在哪个时间滞后相关因子是最大的。我发现variousquestions和答案/链接讨论如何用numpy做到这一点，但这些都意味着我必须把我的数据框变成numpy数组。而且由于我的时间系列经常涉及不同时期，所以恐怕我会陷入混乱。编辑我与所有的numpy的/ SciPy的方法遇到的问题是，他们似乎缺少我的数据的时间序列性质的

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只有部分矩阵的互相关

我有两个矩阵（每个大约6000x6000），我希望通过使用互相关找到彼此的偏移。我知道最大偏移量最多为100个单元，所以我希望更好地优化我的代码，但xcorr2没有选项来限制要计算的偏移量。关于如何解决这个问题的任何想法？

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如何使用R中的互相关和FFT同步信号？

我有两个信号，我想同步（找到时滞）。我这个用“CCF”的功能，并找到最大，下面这篇文章已经做了： Finding lag at which cross correlation is maximum ccf() 我，虽然我不得不这样做 fft1 <- fft(my.vector1) fft2 <- fft(my.vector2) ccf(fft1, fft2, lag.max = 6000,

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如何限制Numpy中的互相关窗口宽度？

我正在学习numpy/scipy，来自MATLAB背景。 xcorr function in Matlab有一个可选参数“maxlag”，它限制从-maxlag到maxlag的滞后范围。如果您正在查看两个很长时间序列之间的互相关，但只对某个时间范围内的相关性感兴趣，这非常有用。考虑到互相关计算的成本非常昂贵，性能的提高是巨大的。在numpy/scipy中，似乎有几种计算互相关的选项。 numpy