两信号存储于Excel文件中,分别为time,x,y列,两信号长度不同,使用python,计算两信号相关度最高的地方
时间: 2024-03-16 19:42:29 浏览: 14
可以使用pandas库读取Excel文件,并根据时间戳对两个信号进行插值,然后计算相关度。找到相关度最高的地方可以使用numpy库的argmax函数来实现。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('signal1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('signal2.xlsx')
# 插值
df1 = df1.set_index('time').resample('1S').mean().interpolate()
df2 = df2.set_index('time').resample('1S').mean().interpolate()
# 计算相关度
corr = np.correlate(df1['x'], df2['x'], mode='same')
# 找到相关度最高的位置
max_corr_index = np.argmax(corr)
print("相关度最高的位置:", max_corr_index)
```
解释:
1. 首先使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件中的两个信号,并使用set_index函数将时间列设置为索引。
2. 然后使用resample函数对两个信号进行插值,使其时间戳匹配。
3. 最后使用numpy库的correlate函数计算两个信号的相关度,mode='same'表示输出与第一个信号长度相同的结果。
4. 使用numpy库的argmax函数找到相关度最高的位置。
需要注意的是,由于两个信号长度不同,因此在计算相关度时需要使用numpy库的correlate函数,而不能使用pearsonr函数或cosine_similarity函数。