cross-correlation

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R의 상호 상관 함수 ccf()에 어떤 상관법 (예 : 스피어 맨, 피어슨, 켄달)이 사용되는지 알아 내려고합니다. 답변을 알고 있습니까? cor(x=x,y=y, method='spearman')을 사용한 두 개의 시계열을 비교하고 ccf(x=x,y=y)을 사용하여 비교했습니다. 스피어 만 상관 관계가 중요하지만, 지연 시간은 ccf()에서 중요하지 않습니

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상관 관계에 대한 웰치 경계

상호 작용이 뛰어나고 커뮤니티를 돕습니다. 그래서 상관 관계를 연구하고 전송을위한 최적화 된 코드를 찾으려고합니다. 이와 관련하여 Welch는 시퀀스 수와 이러한 통신 시퀀스의 길이를 기반으로 상관 관계의 경계를 설정합니다. 이 증거는 1974 년의 그의 간행물에서 막연하게 주어진다. 누구나 나를 단순한 수학으로 더 간단한 튜토리얼로 참조 할 수 있습니까?

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PyAudio - 여러 채널 관리 \의 Demixing

내가 단일 채널 데이터를 계산 코드의 (4 채널 1과 채널 사이의 오디오 교차 상관 관계를 계산하기 위해) 할 : import time import numpy as np import pyaudio import scipy from scipy import signal, fftpack pyaud = pyaudio.PyAudio() #open th

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분산 상호 상관 행렬 계산

큰 (> 10TB) 데이터 세트의 피어슨 상호 상관 행렬을 분산 방식으로 어떻게 계산할 수 있습니까? 모든 효율적인 분산 알고리즘 제안은 인정 될 것입니다. 갱신 : 나는 아파치 스파크 MLIB 상관 Pearson Computaation: /home/d066537/codespark/spark/mllib/src/main/scala/org/apache/spa

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서로 다른 길이의 신호에 대해 상호 상관을 [-1,1]로 정규화하십시오.

신호 간 상호 상관 계산을 위해 다음 코드가 있습니다. 시각적으로 신호는 매우 잘 상관됩니다. 신호의 길이는 다르지만 둘 다 샘플링 속도가 100Hz입니다. 신호 사이에 지연이 있습니다 (아래 timeDiff라고 함). [acor,lag] = xcorr(signal1,signal2); [cor,I] = max(abs(acor)); lagD

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상호 상관을 올바르게 계산하는 방법은 무엇입니까?

두 신호 사이의 교차 상관을 (희망 적으로) 계산하는 프로그램을 작성했습니다. 계산을 수행하는 방법에 대한 좋은 검색을 수행했지만 몇 가지 중요한 세부 사항을 파악할 수는 없었습니다. 나는 평균 계산에 특히 관심이있다. 일부 알고리즘은 모든 시프트 (또는 지연)에 대해 상관 계산을 수행하기 위해 전체 데이터 세트의 평균을 사용하는 것으로 보입니다. 즉, 그

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MATLAB의 GCC-PHAT (아직 도전 중)

MATLAB에서 GCC-PHAT를 사용하여 두 개의 음향 신호 사이의 시간 지연 추정을 계산하려고합니다. 그러나 fft/ifft를 사용하여 GCC-PHAT를 코딩하는 것은 여전히 어려우며 시간 지연 예측은 항상 0입니다. 나는 인터넷 검색을하고 있지만 아직 성공하지 못했다. 내 코드는 다음과 같이 두 개의 정현파가있는 간단한 예제로 시연됩니다. Fs =

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2 개 이상의 레이어가있는 래스터 corLocal

나는 비슷한 방법을 사용하여 two 개 이상의 레이어가있을 때 r rastercorLocal 함수를 사용하여 상관 관계를 분석 할 수 있습니다. ppcor 패키지는 pcor 기능을 처리 할 수 있습니다. 그러나 raster 패키지를 사용하여 구현할 수있는 방법을 알고 싶습니다. 여기에 예제가 있지만 분명히 two layers과 함께 작동하며 부분 상관

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스케일링 타임 시리즈 (최소/최대 스케일링 사용)가 교차 상관에 영향을 줍니까?

두 개의 시계열이 있는데 둘 사이의 상관 관계를 찾고 싶습니다. 그러나 이전에는 완전히 다른 척도 였기 때문에 나는 무엇이 진행되고 있는지 더 잘 이해하기 위해 0과 1 사이에서 정상화해야한다고 생각했습니다. 내가 전에 (R의 CCF 기능을 사용하여) 정상화 후 상호 상관을 계산하면 ts1 <- ts1$price-min(ts1$price)/(max(ts1$

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타임 스탬프 배열에 상호 상관을 사용하는 것이 합리적입니까?

는 내가이 타임 스탬프의 두 배열 사이의 오프셋을 찾고 싶어요. 두 개의 오디오 트랙에서 경고음이 발생한다고 가정 해 보겠습니다. 참고 : 두 트랙 중 하나에 여분 또는 부족한 온셋이있을 수 있습니다. 나는 유망 보았다 상호 상관 (예를 들어, https://dsp.stackexchange.com/questions/736/how-do-i-implement-