我有一对1D数组(不同长度),如下所示：

data1 = [0,0,0,1,1,1,0,1,0,0,1]
data2 = [0,1,1,0,1,0,0,1]

我想获得python中2系列的最大互相关.在matlab中,xcorr()函数将返回OK

我尝试了以下两种方法：

> numpy.correlate(data1,data2)
> signal.fftconvolve(data2,data1 [:: – 1],mode =’full’)

这两种方法都给了我相同的值,但是我从python获得的值与matlab的值不同. Python给了我整数值> 1,而matlab给出0和1之间的实际相关值.

我已经尝试首先对2个数组进行标准化(值均值/标准差),但我得到的互相关值是数以千计,似乎不正确.

Matlab还会给出一个交叉相关性最大的滞后值.我假设使用索引很容易做到这一点,但如果我的数组包含数以万计的数值,那么最合适的方法是什么呢？

我想模仿matlab有的xcorr()函数,对如何在python中做这些的想法？

最佳答案

numpy.correlate(arr1,arr2,"full")

给了我相同的输出

xcorr(arr1,arr2)

在matlab中给出