归一化互相关 一维信号模板匹配 python

归一化互相关（Normalized Cross Correlation, NCC）是一种在图像处理和信号分析中常用的模板匹配技术。它用于确定一个模板（通常是一维信号或小区域）在另一维信号中的最佳位置。归一化的目的是消除原始信号的幅度差异，使得比较更加准确。

在Python中，你可以使用`scipy.signal.correlate()`函数来进行一维信号的归一化互相关计算。首先，你需要准备待搜索信号和模板，然后对它们分别做归一化（通常是将两个数组除以其各自的均值并减去各自的均值），接着应用`correlate()`函数计算对应的相关系数，并找出最大值的位置作为匹配结果。

以下是基本步骤的伪代码示例：

from scipy import signal

# 假设你有模板 signal_template 和待搜索的信号 search_signal
template = ...  # 一维数组
search_signal = ...

# 归一化
normalized_template = template / template.mean()
normalized_search_signal = search_signal / search_signal.mean()

# 计算归一化互相关
corr = signal.correlate(normalized_search_signal, normalized_template)

# 找到相关系数的最大值索引
match_index = corr.argmax()

# 返回最佳匹配位置
best_match_position = match_index - len(normalized_template) + 1