自动关联python代码|相互关联python代码

本页包括自动关联python代码和互相关蟒代码。该相关码可用于OFDM/OFDMA波形的时间偏移估计仿真。

简介:互相关可以评估两个信号之间的相似程度。自相关(即信号与自身的相关性)有助于从受损信号中识别信号特征。相关性被广泛应用于模式识别、信号检测、安全防范等领域。

在自相关中，相同的信号与自身相关或与它的移位版本相关。在互相关中，两个不同的时间序列信号相互关联。

Python脚本

下面的python脚本可用于模拟相互关联和自动相关功能。开发人员必须根据脚本开头提到的自动相关和交叉相关的需要更改输入向量。

#自动和交叉相关的python代码
将numpy导入为np
进口matplotlib。Pyplot作为PLT
进口熊猫作为pd

#这是互相关联的部分
#in1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
# in2 =(11、12、13、14、15、16、17、18、19)

#这是自动相关部分
In1 =[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9]
In2 =[0,0,0,0, 1,2,3,4,5,6,7,8,9]

打印(in)
打印(in2)

如果len(in1) > len(in2):
Pad = len(in1)-len(in2)
in2 = np.append ([in2], [np.zeros (pad)))
Elif len(in1) < len(in2):
Pad = len(in2)-len(in1)
in1 = np.append ([in], [np.zeros (pad)))

Out_len = len(in1)
Out = np.zero (out_len)
Corr = np。corrcoef (in1, in2)
打印(corr)

tmp = in2
TMP = np.转置(TMP)
I = 0
当I < out_len:
输出[i] = in1[i] * tmp[i]
I += 1

indexMaxValue = max(out)
打印(indexMaxValue)
peak_index = pd.Series(out).idxmax()+1
print(" delay vector ="， len(in2)- peak_index)
print("从起始位置开始的最大值或峰值的索引，即位置0 ="，pd.Series(out).idxmax()))
plt.plot(出)
plt.show ()

输入自动相关的python脚本

下面是python自动相关功能的输入向量、各自的输出和图形。

#这是自动相关部分

In1 =[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9]

In2 =[0,0,0,0, 1,2,3,4,5,6,7,8,9]

输出自动相关性python代码段

延迟向量中0的个数= 4

指数的最大值或峰值从开始，即位置0 = 8

输入相互关联的python代码

下面是python相互关联功能的输入向量，各自的输出和图形。

#这是互相关联的部分

In1 =[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9]

in2 =(11、12、13、14、15、16、17、18、19)

输出相互关联的python代码

延迟向量中0的个数= 0

指数的最大值或峰值从开始，即位置0 = 8

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