gccphat求时延

GCC-PHAT（Generalized Cross-Correlation with Phase Transform）是一种常用于测量两个信号之间时延的算法，它可以用于音频处理、雷达定位等领域。下面是使用GCC-PHAT算法求两个音频信号之间时延的一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import chirp, find_peaks_cwt, fftconvolve

# 生成两个信号
fs = 1000  # 采样率
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
x = chirp(t, 100, 1, 200, 'q')  # 信号x
y = chirp(t, 100, 1, 200, 'l')  # 信号y

# 计算两个信号的互相关函数
corr = fftconvolve(x, y[::-1], mode='full')

# 计算互相关函数的GCC-PHAT
eps = np.finfo(float).eps  # 避免除以0
corr = corr / np.sqrt(np.sum(np.abs(corr) ** 2))  # 归一化
corr = np.fft.ifft(np.exp(1j * np.angle(np.fft.fft(corr))))  # 计算GCC-PHAT

# 找到互相关函数的峰值，即时延
peaks = find_peaks_cwt(np.abs(corr), np.arange(1, 10))
peak = np.argmax(np.abs(corr[peaks]))  # 取最大峰值
delay = peaks[peak] - fs + 1  # 计算时延

# 输出结果
print('The delay between x and y is', delay, 'samples.')

这个代码首先生成两个信号 `x` 和 `y`，然后计算它们的互相关函数 `corr`。接着，我们计算互相关函数的GCC-PHAT并归一化，使用 `np.angle` 函数计算相位信息，并使用 `np.exp` 函数计算GCC-PHAT。最后，我们找到互相关函数的峰值并计算时延。请注意，这个代码只是一个演示，实际应用时需要根据具体情况进行修改。