np.correlate

时间: 2023-07-05 21:27:54 浏览: 250
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matlab代码sqrt-xcorr_python:Python中的互相关系数

`np.correlate` 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算两个序列的互相关系数。 它的使用方法是： ```python np.correlate(a, v, mode='valid') ``` 其中，`a` 和 `v` 是两个一维数组，`mode` 是计算方式。 `mode` 参数有三种取值： - `valid`：仅返回完全重叠的部分。 - `same`：返回和输入数组相同长度的输出，但在边缘处做了调整。 - `full`：返回完整的互相关系数。 函数的返回值是一个一维数组，表示两个序列的互相关系数。
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correlate.rar

在给定的"correlate.rar"压缩包中，有两个文件："Correlate.cpp"和"Correlate.h"。它们是C++源代码文件，实现了相关运算的功能。 Correlate.cpp文件很可能是包含实际算法实现的源代码，它可能包括以下部分： - *...
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Python库 | correlate-1.0.tar.gz

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：correlate-1.0.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt modes = ['full', 'same', 'valid'] modes = [ 'valid'] data=np.ones(200) data=np.random.randint(1,20,size=(300)) window=np.ones(10)/10 for m in modes: # data_tmp=np.convolve(data, window, mode=m) #请自行查阅卷积的参数含义 correlate data_tmp = np.correlate(data, window, mode=m) # 请自行查阅相关的参数含义 correlate plt.plot(data_tmp); plt.plot(data); plt.axis([-10, 300, -.1, 25]); plt.legend(modes+['data'], loc='lower center'); plt.show() a=45

定义了一个长度为 10 的全 1 数组 window，然后使用 for 循环遍历 modes 列表，分别通过 np.correlate 函数计算相关结果 data_tmp，并用 matplotlib.pyplot 的 plot 函数绘制出来。最后定义了一个变量 a，但并没有在...

出现报错Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 22, in <module> autocorr = np.correlate(r, r, mode='full') File "<__array_function__ internals>", line 180, in correlate File "D:\python3.10\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 747, in correlate return multiarray.correlate2(a, v, mode) ValueError: object too deep for desired array怎么修改

autocorr = np.correlate(r, r, mode='full') # 将自相关结果进行归一化 autocorr = autocorr / np.max(autocorr) # 打印自相关结果 print(autocorr) 在上面的代码中，我们先将数据r转换为numpy数组，然后...

import librosa as librosa import pycharts import numpy as np from scipy.fft import rfft, irfft from scipy.io import wavfile import matplotlib.pyplot as plt # 读取音频文件 fs, audio = wavfile.read("C:/Users/H-XUE49/Desktop/语音信号/实验一/雷声.wav") # 将音频转换为单声道信号 audio = np.mean(audio, axis=1) # 计算时间轴 time = np.arange(len(audio)) / fs # 绘制时间波形图 pycharts.plot(time, audio, xlabel="Time (s)", ylabel="Amplitude", title="Time domain waveform of audio signal") # 计算音频信号的自相关函数 autocorr = np.correlate(audio, audio, mode="full") # 取自相关函数的一半作为倒谱 r = autocorr[len(autocorr)//2:] # 计算倒谱 cepstrum = irfft(np.log(np.abs(r))) # 绘制倒谱图 pycharts.plot(np.arange(len(cepstrum)) / fs, cepstrum, xlabel="Time (s)", ylabel="Cepstrum", title="Cepstrum of audio signal")为什么显示ValueError: File format b'ID3\x03' not understood. Only 'RIFF' and 'RIFX' supported.请修改错误

autocorr = np.correlate(audio, audio, mode="full") # 取自相关函数的一半作为倒谱 r = autocorr[len(autocorr)//2:] # 计算倒谱 cepstrum = irfft(np.log(np.abs(r))) # 绘制倒谱图 pycharts.plot(np.arange...

import wave import numpy as np def lpc(signal, order): # 计算自相关系数 r = np.correlate(signal, signal, mode='full') r = r[len(r)//2:] # 计算LPC系数 a = np.zeros(order+1) e = np.zeros(order+1) a[0] = 1 e[0] = r[0] for i in range(1, order+1): k = np.dot(-a[:i][::-1], r[i-1:0:-1]) / e[i-1] a[i] = k for j in range(i): a[j] = a[j] + k * a[i-j-1] e[i] = (1 - k*k) * e[i-1] return a[1:] # 读取WAV文件 with wave.open('3.wav', 'rb') as wavfile: framerate = wavfile.getframerate() nchannels = wavfile.getnchannels() sampwidth = wavfile.getsampwidth() nframes = wavfile.getnframes() signal = wavfile.readframes(nframes) signal = np.frombuffer(signal, dtype=np.int16) # 对信号进行LPC分析，并合成新的信号 order = 10 lpc_coefficients = lpc(signal, order) synthesized_signal = np.zeros_like(signal) for i in range(order, len(signal)): for j in range(order): synthesized_signal[i] += lpc_coefficients[j] * signal[i-j-1] # 将合成的信号写入新的WAV文件 with wave.open('synthesized.wav', 'wb') as wavfile: wavfile.setnchannels(nchannels) wavfile.setsampwidth(sampwidth) wavfile.setframerate(framerate) wavfile.writeframes(synthesized_signal.astype(np.int16).tobytes())

这段代码的作用是读取一个 WAV 文件，并对其进行 LPC 分析，最后合成新的信号并将其写入一个新的 WAV 文件中。 首先，代码导入了 wave 和 numpy 两个库，并定义了一个 lpc 函数，用于计算信号的 LPC 系数。...

import pandas as pd import numpy as np # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 获取时间序列和充电量 time_series = data.iloc[:, 0].values charge_values = data.iloc[:, 1].values # 计算自相关函数 max_delay = 50 # 最大延迟时间 auto_correlation = np.zeros(max_delay) for delay in range(max_delay): auto_correlation[delay] = np.correlate(charge_values[:-delay], charge_values[delay:], mode='valid') # 找到第一个局部最小值 min_idx = np.argmin(auto_correlation[:10]) # 只考虑前10个延迟时间 for i in range(min_idx, max_delay): if auto_correlation[i+1] > auto_correlation[i]: delay_time = i break # 计算嵌入维数 max_embed_dim = 10 # 最大嵌入维数 embed_dim = 2 # 默认为2 for m in range(2, max_embed_dim): if np.log10(auto_correlation[delay_time]/auto_correlation[delay_time*m]) / np.log10(m) < 0.5: embed_dim = m break # 打印输出结果 print(f"Delay time: {delay_time}") print(f"Embedding dimension: {embed_dim}")以上代码中输入的文件有两列，但报错如下ValueError: first array argument cannot be empty，什么原因，如何解决

这个错误通常是由于尝试在空数组上执行某些操作而引起的。在这个代码中，当读取的CSV文件为空时，会导致在计算自相关函数时出现空数组。因此，您需要检查您的CSV文件是否包含正确的数据，并且数据是否正确地读取。...

优化代码import numpy as np from gnuradio import gr class blk(gr.sync_block): # other base classes are basic_block, decim_block, interp_block """Embedded Python Block example - a simple multiply const""" def __init__(self, example_param=1.0): # only default arguments here """arguments to this function show up as parameters in GRC""" gr.sync_block.__init__( self, name='Embedded Python Block', # will show up in GRC in_sig=[np.float32,np.float32], out_sig=[np.float32] ) # if an attribute with the same name as a parameter is found, # a callback is registered (properties work, too). self.example_param = example_param def work(self, input_items, output_items): """example: multiply with constant""" c21 =np.correlate(input_items[0],input_items[1],mode='full') t21 = np.argmax(c21) len_s = len(input_items[0]) index = t21 - len_s if index > 0: for i in range(len(input_items[1]-index)): output_items[0][i] = input_items[1][i+index] else: for i in range(len(input_items[1]-index)): output_items[0][i] = input_items[1][len(input_items[1])index+i] return len(output_items[0])

这段代码是用于优化GNU Radio中的信号处理过程。其中，从gnuradio库中导入了gr模块和numpy库，并定义了一个名为"blk"的类来处理同步信号块。这个类可以被看作是一个特殊的信号处理块，它在GNU Radio的信号处理流程中...

return multiarray.correlate2(a, v, mode) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: object too deep for desired array依旧出现这样的问题

result_positions = np.argwhere(all_ones) for position in result_positions: print(position) 这里假设a和v已经处理为二维数组。如果还是遇到问题，请提供具体的代码片段以便进一步分析。

def mean_filter(img, ksize): # 获取输入图像的通道数和数据类型 dtype = img.dtype # 创建输出图像 dst = np.empty_like(img) # 计算滤波器的大小和半径 ksize = np.asarray(ksize) krows, kcols = ksize krows2, kcols2 = (krows // 2), (kcols // 2) # 对每个像素进行滤波操作 for y in range(dst.shape[0]): for x in range(dst.shape[1]): # 计算滤波器在当前位置的卷积值 s = 0 for ky in range(krows): for kx in range(kcols): ix = x + kx - kcols2 iy = y + ky - krows2 if 0 <= iy < img.shape[0] and 0 <= ix < img.shape[1]: s += img[iy, ix] # 计算平均值并赋值给输出图像 dst[y, x] = np.round(s / (krows * kcols)).astype(dtype) # 返回输出图像 return dst 优化这个函数

1. 使用NumPy内置函数来计算滤波器的卷积值，如np.correlate或np.convolve，可以用更少的代码行实现相同的功能。 2. 对于边缘像素，可以使用边界填充技术来避免出现像素越界的问题，如使用cv2.copyMakeBorder...
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周期边界条件,周期性边界条件,Python源码.rar

在这个例子中，np.correlate函数的mode='same'参数确保了输出数组的大小与输入数组相同，而周期性边界条件则在卷积过程中自动处理。 总的来说，周期边界条件和周期性边界条件是理解和模拟周期性系统的关键。...

错误：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'correlate'

numpy.ndarray对象确实没有correlate方法，正确的做法是使用scipy.signal.correlate函数。请使用以下代码进行自相关分析： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy....

'numpy.ndarray' object has no attribute 'correlate'，这个错误如何处理？

这个错误通常表示你正在尝试使用 correlate 属性来操作一个 NumPy 数组，这个属性不存在。要解决这个问题，你需要检查相应的代码行并确认调用 correlate 的对象是一个正确的数组。你可以通过以下几种方式来解决...

多个time seris correlate， 并画出热力图

import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 2. 加载并预处理时间序列数据： python # 假设你有名为df的数据框，其中包含多个列的时间序列数据 df = pd.read_csv('your_data...

多个time seris correlate，使用numpy实现Correlation 并画出热力图

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备数据。假设你有两个时间序列df['ts1']和df['ts2']在pandas DataFrame df中： python df = pd....

出错 xcorr (line 72) matlab.internal.math.parseXcorrOptions(varargin{:}); 出错 txhxg (line 10) corr = xcorr(image1_gray, image2_gray);

corr = np.correlate(img1.flatten(), img2.flatten(), 'full') # 输出相似度 similarity = np.max(corr) print('两张图像的相似度为:', similarity) 在上面的代码中，我们使用 numpy.correlate 函数来计算...

以1000Hz采样率对信号s(t)进行采集得到一组数据(附件2) (1).对采集到的信号进行去噪； (2).将去噪后的信号进行分离(可分离为两个信号的叠加); (3).对分离后的信号进行互相关运算，绘制互相关函数图；

correlation_function = np.correlate(separated_signals[0], separated_signals[1]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(correlation_function) plt.xlabel('Lag') plt.ylabel('Correlation Coefficient') plt....

地震原始.bin数据进行互相关计算应该怎么实现

data1 = np.fromfile('data1.bin', dtype=np.float32) data2 = np.fromfile('data2.bin', dtype=np.float32) # 对数据进行预处理 data1 = signal.detrend(data1) data2 = signal.detrend(data2) # 对齐两个信号 ...
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