写一段线性调频信号的广义互相关时延估计的代码

以下是一个基于Python的线性调频信号的广义互相关时延估计的简单代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import chirp

# 生成两个线性调频信号，频率从100Hz到200Hz，时长为1秒
fs = 8000
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
signal1 = chirp(t, 100, 1, 200, method='linear')
signal2 = chirp(t, 100, 1, 200, method='linear')

# 随机加入一些噪声
noise = np.random.normal(0, 0.1, len(signal1))
signal1 += noise
signal2 += noise

# 计算两个信号的互相关函数
corr = np.correlate(signal1, signal2, mode='full')

# 前一半是反转的结果，后一半是正确的结果
corr = corr[len(corr)//2:]

# 计算广义互相关函数
phi = np.angle(np.fft.fft(corr))
phi = np.concatenate((phi[len(phi)//2:], phi[:len(phi)//2]))
phi = np.abs(np.fft.ifft(np.exp(1j*phi)))

# 找到最大值的索引，即为两个信号之间的时延
delay = np.argmax(phi) - len(signal1) + 1
print("Delay between the two signals: %d samples" % delay)

在这个示例中，我们使用了SciPy库中的`chirp`函数生成了两个时长为1秒的线性调频信号，并加入了一些随机噪声。然后，我们计算了这两个信号的互相关函数，然后通过广义互相关函数计算了它们之间的时延。最后，我们打印出了时延的值。