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Python 中的归一化互相关
最近几天我一直在努力计算两对向量 x和y 的自由度 参考Chelton 1983 它是 根据 Chelton 1983 的自由度 https i stack imgur com O0DqE png 我找不到使用 np correlate 计
python
NumPy
machinelearning
correlation
crosscorrelation
R中不同时间序列数据值的互相关
我有 5 个地点 15 天的时间序列数据 以日格式 存储为matrix 数据的结构是 meter daywise lt structure c 24 4745528484842 21 5936510486629 58 91208965401
r
TimeSeries
correlation
crosscorrelation
rcorrplot
使用 FFT 进行 Matlab 模板匹配
我正在努力解决 Matlab 中傅立叶域中的模板匹配问题 这是我的图片 艺术家是 DeviantArt 上的 RamalamaCreatures 我的目标是在负鼠的耳朵周围放置一个边界框 就像这个例子 我使用normxcorr2执行模板匹配
MATLAB
imageprocessing
fft
templatematching
crosscorrelation
基音频率检测互相关函数的实现
对于我的声音处理项目 特别是音调检测 我需要实现互相关函数 但我在结果方面遇到了麻烦 我有 400 帧 所有帧都有 512 个样本 帧有 50 的重叠这是互相关的公式 https i stack imgur com yaUUj jpg我已经
python
signalprocessing
crosscorrelation
pitchdetection
在 R 中使用 fft 执行相位相关
我正在尝试使用维基百科中的食谱在 R 中实现二维相位相关算法 http en wikipedia org wiki Phase correlation http en wikipedia org wiki Phase correlation
r
imageprocessing
fft
crosscorrelation
Python互相关未返回正确的移位
我正在学习互相关 为此我在一些简单的示例上运行 scipy signal correlate 然而 在某些情况下 相关函数的最大值与输入时移不一致 即使正确的时移存在于dt 我怀疑问题在于我的定义dt 但经过几次迭代后 我还没有设法使转变始
python
crosscorrelation
计算两幅图像之间的模糊内核
与标准 且更具挑战性 去模糊和超分辨率场景不同 我可以访问原始 清晰 图像G而且是模糊版本B 我只是在寻找模糊内核h 所以因为B使用真实相机拍摄 关系为 B G h N 在哪里 表示卷积和N是一些附加噪声 自然 这是一个过度约束的问题 因为
C# 中用于语音认证的互相关和 FFT
这是与其他问题类似的问题 但不是重复的问题 但是 我仍然无法得到正确的结果 我基本上试图记录两个 Wav 文件 1 基本文件 2 临时文件 然后将其转换为字节并传递给 Aforge FFT 然后传递给相关性 很少有混乱 当我录制文件时 我使
c
signalprocessing
fft
NAudio
crosscorrelation
关于互相关和相关系数的一个问题[重复]
这个问题在这里已经有答案了 可能的重复 Matlab互相关与相关系数问题 https stackoverflow com questions 6281864 matlab cross correlation vs correlation c
Math
MATLAB
dataanalysis
crosscorrelation
numpy 和 statsmodels 在计算相关性时给出不同的值,如何解释这一点?
我找不到使用以下方法计算两个系列 A 和 B 之间的相关性的原因numpy correlate给我的结果与我使用的结果不同statsmodels tsa stattools ccf 这是我提到的这种差异的一个例子 import numpy
python
NumPy
StatsModels
crosscorrelation
Matlab:xcorr一维互相关归一化问题
我有一个长度 5 的参考信号 s1 和另一个长度 25 个样本的信号 s2 包含相同 5 个样本信号 s1 的移位版本 我想找到两个信号之间的归一化互相关性 以计算信号 s1 和 s2 之间的样本距离 延迟 滞后 我用零填充 s1 因此它与
MATLAB
Normalization
crosscorrelation
在R中使用ccf进行互相关[关闭]
很难说出这里问的是什么 这个问题是含糊的 模糊的 不完整的 过于宽泛的或修辞性的 无法以目前的形式得到合理的回答 如需帮助澄清此问题以便重新打开 访问帮助中心 help reopen questions 我想在 R 中使用 ccf 来计算两
r
TimeSeries
confidenceinterval
crosscorrelation
从 CSD 查找二维空间谱的正确方法
我尝试从上述方程中实现空间谱 附后 其中kX kY是k空间中的网格点 C w r 第 i 个和第 j 个传感器之间的互谱密度 这里是大小为 ns ns gt 传感器数量的矩阵 x y 是传感器之间的距离 nk kx ky 的网格密度 我寻找
python
signalprocessing
fft
spectrum
crosscorrelation
分布式互相关矩阵计算
如何计算大型 gt 10TB 数据集的皮尔逊互相关矩阵 可能以分布式方式 任何有效的分布式算法建议将不胜感激 更新 我读了apache Spark mllib相关的实现 Pearson Computaation home d066537 c