python多多组数据计算复相关

对于多组数据的复相关分析，可以使用循环来计算每组数据的相关系数。以下是一个示例代码，展示如何使用numpy库计算多组数据的复相关：

import numpy as np

# 定义多组复信号
s1 = np.array([[1 + 2j, 2 + 3j, 3 + 4j, 4 + 5j],
               [5 + 4j, 4 + 3j, 3 + 2j, 2 + 1j],
               [2 + 3j, 3 + 4j, 4 + 5j, 5 + 6j]])
s2 = np.array([[5 + 4j, 4 + 3j, 3 + 2j, 2 + 1j],
               [2 + 1j, 3 + 2j, 4 + 3j, 5 + 4j],
               [1 + 3j, 3 + 5j, 5 + 7j, 7 + 9j]])

# 计算每组数据的复相关
for i in range(s1.shape[0]):
    c = np.fft.ifft(np.fft.fft(s1[i]) * np.conj(np.fft.fft(s2[i])))
    print('Complex correlation of data set {}:'.format(i+1))
    print(c)

在上面的代码中，我们定义了两个多组复信号s1和s2，每组信号包含4个元素。然后，我们使用循环遍历每组信号，计算复相关系数，并使用`print()`函数打印每组数据的复相关系数。

需要注意的是，每组数据的长度应该相同，否则无法进行复相关分析。另外，如果需要得到实数形式的相关系数，可以使用`np.real()`函数取实部。