Python cusignal.convolution.correlate.correlate用法及代码示例

用法: cusignal.convolution.correlate.correlate(in1, in2, mode='full', method='auto')

Cross-correlate 两个 N 维数组。

Cross-correlate in1 和 in2 ，输出大小由 mode 参数确定。

参数：

in1：array_like

第一个输入。

in2：array_like

第二输入。应该具有与 in1 相同的维度数。

mode：str {‘full’, ‘valid’, ‘same’}，可选

指示输出大小的字符串：

full: 输出是输入的完全离散线性互相关。 (默认)
valid: 输出仅包含那些不依赖零填充的元素。在‘valid’ 模式中，in1 或in2 在每个维度上必须至少与另一个一样大。
same: 输出与 in1 大小相同，以 ‘full’ 输出为中心。

method：str {‘auto’, ‘direct’, ‘fft’}，可选

一个字符串，指示使用哪种方法来计算相关性。

direct: 相关性由总和(相关性的定义)直接确定。
fft: 快速傅立叶变换用于更快地执行相关(仅适用于数值数组。)
auto: 根据更快的估计自动选择直接或傅立叶方法(默认)。有关更多详细信息，请参阅convolve 注释。

correlate：数组: 一个 N 维数组，包含 in1 与 in2 的离散线性互相关的子集。

注意：

两个d-dimensional 数组 x 和 y 的相关性 z 定义为：

z[...,k,...] =
    sum[..., i_l, ...] x[..., i_l,...] * conj(y[..., i_l - k,...])

这样，如果 x 和 y 是一维数组并且 z = correlate(x, y, 'full') 那么

\[z[k] = (x * y)(k - N + 1) = \sum_{l=0}^{||x||-1}x_l y_{l-k+N-1}^{*}\]

对于\(k = 0, 1, ..., ||x|| + ||y|| - 2\)

其中 \(||x||\) 是 x 、 \(N = \max(||x||,||y||)\) 的长度，当 m 超出 y 范围时，\(y_m\) 为 0。

method='fft' 仅适用于数值数组，因为它依赖于 fftconvolve 。在某些情况下(即对象数组或舍入整数可能会丢失精度)，始终使用method='direct'。

例子：

使用互相关实现匹配滤波器，以恢复通过噪声通道的信号。

>>> import cusignal
>>> import cupy as cp
>>> sig = cp.repeat(cp.array([0., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 1.]), 128)
>>> sig_noise = sig + cp.random.randn(len(sig))
>>> corr = cusignal.correlate(sig_noise, cp.ones(128), mode='same') / 128

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> clock = cp.arange(64, len(sig), 128)
>>> fig, (ax_orig, ax_noise, ax_corr) = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
>>> ax_orig.plot(cp.asnumpy(sig))
>>> ax_orig.plot(cp.asnumpy(clock), cp.asnumpy(sig[clock]), 'ro')
>>> ax_orig.set_title('Original signal')
>>> ax_noise.plot(cp.asnumpy(sig_noise))
>>> ax_noise.set_title('Signal with noise')
>>> ax_corr.plot(cp.asnumpy(corr))
>>> ax_corr.plot(cp.asnumpy(clock), cp.asnumpy(corr[clock]), 'ro')
>>> ax_corr.axhline(0.5, ls=':')
>>> ax_corr.set_title('Cross-correlated with rectangular pulse')
>>> ax_orig.margins(0, 0.1)
>>> fig.tight_layout()
>>> fig.show()

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cusignal.convolution.correlate.correlate。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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