卷积函数的自相关python代码

以下是卷积函数的自相关 Python 代码：

import numpy as np

def convolve(signal, kernel):
    kernel_size = len(kernel)
    signal_size = len(signal)
    output_size = signal_size - kernel_size + 1
    output = np.zeros(output_size)
    for i in range(output_size):
        output[i] = np.sum(signal[i:i+kernel_size] * kernel)
    return output

def autocorrelation(signal):
    kernel = signal[::-1]
    return convolve(signal, kernel)

# 示例
signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
autocorr = autocorrelation(signal)
print(autocorr)

以上是卷积函数的自相关 Python 代码，希望能对您有所帮助。

相关问题

卷积函数的互相关python代码？

以下是卷积函数的互相关 Python 代码：

import numpy as np

def convolve(image, kernel):
    # 获取图像和卷积核的形状
    image_row, image_col = image.shape
    kernel_row, kernel_col = kernel.shape

    # 计算输出图像的形状
    output_row = image_row - kernel_row + 1
    output_col = image_col - kernel_col + 1

    # 初始化输出图像
    output = np.zeros((output_row, output_col))

    # 进行互相关操作
    for i in range(output_row):
        for j in range(output_col):
            output[i][j] = np.sum(image[i:i+kernel_row, j:j+kernel_col] * kernel)

    return output

希望能对你有所帮助。

python卷积函数调用

在Python中，可以使用NumPy库中的convolve函数来进行卷积操作。具体调用方式如下：

import numpy as np

# 定义输入信号 x 和卷积核 h
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
h = np.array([1, 2, 1])

# 进行卷积操作
y = np.convolve(x, h)

print(y)

输出结果为：

[ 1  4  8 12 16 14  5]

其中，输入信号x和卷积核h都是NumPy数组，可以根据实际需要进行定义。convolve函数会对输入信号和卷积核进行卷积操作，并返回卷积结果。