使用mathdotnet c的互相關＃

Question

我最近開始使用mathdotnet數字統計軟件包在c＃中進行數據分析。

我在尋找互相關函數。 mathdotnet對此有一個API嗎？

以前我一直在使用MATLAB xcorr或Python numpy.correlate。所以我正在尋找一個相當於C＃的C＃。

我已經瀏覽了他們的文檔，但它不是非常簡單。 https://numerics.mathdotnet.com/api/

Answer 1

相關性可以通過任何方法從MathNet.Numerics.Statistics.Correlation進行計算，像Pearson或Spearman。但是，如果您正在尋找類似於Matlab的xcorr或autocorr所提供的結果，那麼您必須使用這些方法手動計算輸入採樣之間的每個滯後/延遲值的相關性。注意這個例子包括交叉和自動關聯。

double fs = 50; //sampling rate, Hz 
double te = 1; //end time, seconds 
int size = (int)(fs * te); //sample size 

var t = Enumerable.Range(0, size).Select(p => p/fs).ToArray(); 
var y1 = t.Select(p => p < te/2 ? 1.0 : 0).ToArray(); 
var y2 = t.Select(p => p < te/2 ? 1.0 - 2*p : 0).ToArray(); 

var r12 = StatsHelper.CrossCorrelation(y1, y2); // Y1 * Y2 
var r21 = StatsHelper.CrossCorrelation(y2, y1); // Y2 * Y1 
var r11 = StatsHelper.CrossCorrelation(y1, y1); // Y1 * Y1 autocorrelation 

StatsHelper：

public static class StatsHelper 
{ 
    public static LagCorr CrossCorrelation(double[] x1, double[] x2) 
    { 
     if (x1.Length != x2.Length) 
      throw new Exception("Samples must have same size."); 

     var len = x1.Length; 
     var len2 = 2 * len; 
     var len3 = 3 * len; 
     var s1 = new double[len3]; 
     var s2 = new double[len3]; 
     var cor = new double[len2]; 
     var lag = new double[len2]; 

     Array.Copy(x1, 0, s1, len, len); 
     Array.Copy(x2, 0, s2, 0, len); 

     for (int i = 0; i < len2; i++) 
     { 
      cor[i] = Correlation.Pearson(s1, s2); 
      lag[i] = i - len; 
      Array.Copy(s2,0,s2,1,s2.Length-1); 
      s2[0] = 0; 
     } 

     return new LagCorr { Corr = cor, Lag = lag }; 
    } 
} 

LagCorr：

public class LagCorr 
{ 
    public double[] Lag { get; set; } 
    public double[] Corr { get; set; } 
} 

---

編輯：添加Matlab的比較結果：

clear; 
step=0.02; 
t=[0:step:1-step]; 
y1=ones(1,50); 
y1(26:50)=0; 
y2=[1-2*t]; 
y2(26:50)=0; 

[cor12,lags12]=xcorr(y1,y2); 
[cor21,lags21]=xcorr(y2,y1); 
[cor11,lags11]=xcorr(y1,y1); 
[cor22,lags22]=xcorr(y2,y2); 

subplot(2,3,1); 
plot(t,y1); 
title('Y1'); 
axis([0 1 -0.5 1.5]); 

subplot(2,3,2); 
plot(lags12,cor12); 
title('Y1*Y2'); 
axis([-30 30 0 15]); 

subplot(2,3,3); 
plot(lags11,cor11); 
title('Y1*Y1'); 
axis([-30 30 0 30]); 

subplot(2,3,4); 
plot(t,y2); 
title('Y2'); 
axis([0 1 -0.5 1.5]); 

subplot(2,3,5); 
plot(lags21,cor21); 
title('Y2*Y1'); 
axis([-30 30 0 15]); 

subplot(2,3,6); 
plot(lags22,cor22); 
title('Y2*Y2'); 
axis([-30 30 0 10]);