波形匹配归一化互相关C++算法

波形匹配归一化互相关是一种用于信号处理和模式识别的算法，可以用于找到两个信号之间的相似性。下面是一个示例的C++算法实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 计算均值
double mean(std::vector<double>& signal) {
    double sum = 0.0;
    for (double value : signal) {
        sum += value;
    }
    return sum / signal.size();
}

// 计算标准偏差
double standardDeviation(std::vector<double>& signal, double mean) {
    double sum = 0.0;
    for (double value : signal) {
        sum += std::pow(value - mean, 2);
    }
    return std::sqrt(sum / signal.size());
}

// 计算归一化互相关
double normalizedCrossCorrelation(std::vector<double>& signal1, std::vector<double>& signal2) {
    // 计算信号1的均值和标准偏差
    double mean1 = mean(signal1);
    double stdDev1 = standardDeviation(signal1, mean1);

    // 计算信号2的均值和标准偏差
    double mean2 = mean(signal2);
    double stdDev2 = standardDeviation(signal2, mean2);

    // 计算归一化互相关
    double correlation = 0.0;
    for (int i = 0; i < signal1.size(); i++) {
        correlation += (signal1[i] - mean1) * (signal2[i] - mean2);
    }
    correlation /= (stdDev1 * stdDev2 * signal1.size());

    return correlation;
}

int main() {
    // 示例使用的两个信号
    std::vector<double> signal1 = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
    std::vector<double> signal2 = {2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0};

    // 计算归一化互相关
    double correlation = normalizedCrossCorrelation(signal1, signal2);

    std::cout << "归一化互相关值: " << correlation << std::endl;

    return 0;
}

这个示例代码中，我们首先定义了计算均值和标准偏差的辅助函数。然后，我们定义了一个计算归一化互相关的函数。最后，在 `main` 函数中，我们给出了示例使用的两个信号，并调用 `normalizedCrossCorrelation` 函数计算归一化互相关值。输出结果为 `1.0`，表示两个信号完全相似。

你可以根据你的具体需求，将这个算法进行适当的修改和扩展。