tde (time delay estimation)时延估计 python代码

TDE (Time Delay Estimation) 是一种用于估计信号到达不同接收器之间的时间延迟的方法。Python 提供了许多库和工具可以实现 TDE 的功能。下面是一个简单的使用 Python 实现 TDE 的代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import correlate

def time_delay_estimation(signal1, signal2, fs):
    # 对两个信号进行互相关计算
    corr = correlate(signal1, signal2)

    # 找到互相关结果中的峰值
    max_corr_index = np.argmax(corr)

    # 计算时间延迟
    delay = max_corr_index / fs

    return delay

# 生成示例信号
fs = 1000  # 采样率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 时间向量
f = 10  # 信号频率
signal1 = np.sin(2*np.pi*f*t)  # 第一个信号
signal2 = np.sin(2*np.pi*f*t + np.pi/4)  # 第二个信号，具有一定的时间延迟

# 估计信号的时间延迟
estimated_delay = time_delay_estimation(signal1, signal2, fs)
print("估计的时间延迟：", estimated_delay)

以上代码使用了 `numpy` 和 `scipy` 库。首先，我们将两个信号进行互相关计算，找出互相关结果中的峰值。通过峰值的索引位置和采样率，可以计算出估计的时间延迟。在这个示例中，我们生成了两个具有相同频率的正弦波信号，其中第二个信号相对于第一个信号具有一个固定的时间延迟。最后，我们打印出估计得到的时间延迟结果。