cross-correlation

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    我有兩個矩陣 delta_Ire_plus = 801x801 double delta_I_measured = 801 x 801 double 和我想要計算互相關這些矩陣。我試過但下面它不工作 xcorr(delta_Ire_plus, delta_I_measured) 我也試過如下: xcorr([delta_Ire_plus,delta_I_measured])

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    尋找我的問題的解決方案我找到了一箇舊帖子(Cross correlation of different time series data values in R),它準確地詢問我需要什麼,但不幸的是它沒有得到任何答案,所以我會再次問一些希望得到一些指導。 我從一個大數目相同大小的時間序列的建立一個大的矩陣,每一列都是一個不同的時間序列(類似於以下,但更大的大於零的不同更值的東西): [,1] [

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    我要計算的單信道的數據(爲了計算信道1和信道之間的音頻互相關4)該代碼的: import time import numpy as np import pyaudio import scipy from scipy import signal, fftpack pyaud = pyaudio.PyAudio() #open the stream stream = pyaud.

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    如何計算大型(> 10TB)數據集(可能採用分佈式方式)的皮爾森互相關矩陣?任何有效的分佈式算法建議將被讚賞。 更新: 我看了阿帕奇火花MLIB相關 Pearson Computaation: /home/d066537/codespark/spark/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/mllib/stat/correlation/Correlation

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    我寫了一個程序(希望)可以計算兩個信號之間的互相關。雖然我已經完成了如何執行計算的很好的搜索,但我無法弄清楚一些重要的細節。我特別關心平均計算。似乎有些算法利用整個數據集的平均值來執行每次移位(或延遲)的相關計算。換句話說,他們使用不變的平均值。我甚至發現了一些只計算一次分母的算法,將它用作其餘延遲的常量值。但是,我認爲平均值和分母都應該迭代計算,只考慮疊加範圍內的數據。因此,我爲這個程序寫了兩個

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    我想使用wavemulcor包,特別是wave.multiple.cross.correlation函數對我的數據執行小波多重互相關。 我按照軟件包手冊中的示例進行操作,但是使用我的數據。該函數與示例數據一起工作,但在我與我一起使用時會引發錯誤。錯誤是指「替換長度爲零」,但我不確定這是否意味着什麼。 我已經使用了錯誤,但有許多關於不同功能的相同問題的例子,通常它們都與代碼中的循環有關。 然後我搜索

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    我試圖計算使用MATLAB的GCC-PHAT兩個聲信號之間的時間延遲估計。然而,用fft/ifft編碼GCC-PHAT仍然具有挑戰性,其中時間延遲估計總是爲零。我花了數小時搜索,但尚未成功。我的代碼用兩個正弦波如下的簡單例子來演示。 Fs = 8000; dt = 1/Fs; f1 = 100; tdelay = 0.002; t3 = (0:dt:(1)-dt)'; x = cos(2

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    我想知道如何使用r rastercorLocal函數爲類似的方法來分析我有多於two層時的相關性。 ppcor包有pcor函數可以處理,但我很想知道如何使用raster包來實現該功能。這裏是一個例子,但顯然它只適用於two layers,並且不允許你使用偏相關。 library (raster) bio <- crop(raster::getData('worldclim', var='bio'

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    我想計算Python中使用交叉關聯函數的一些信號之間的時滯。從numpy文檔numpy.correlate(),這個函數究竟做了什麼並不是很清楚。因此,我有兩個簡單的方波信號,首先嚐試用下面的代碼: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np frequency=100 x = np.linspace(1,2000,frequen

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    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/