Python cusignal.convolution.correlate.correlate用法及代碼示例

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

Cross-correlate 兩個 N 維數組。

Cross-correlate in1 和 in2 ，輸出大小由 mode 參數確定。

參數：

in1：array_like

第一個輸入。

in2：array_like

第二輸入。應該具有與 in1 相同的維度數。

mode：str {‘full’, ‘valid’, ‘same’}，可選

指示輸出大小的字符串：

full: 輸出是輸入的完全離散線性互相關。 (默認)
valid: 輸出僅包含那些不依賴零填充的元素。在‘valid’ 模式中，in1 或in2 在每個維度上必須至少與另一個一樣大。
same: 輸出與 in1 大小相同，以 ‘full’ 輸出為中心。

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

一個字符串，指示使用哪種方法來計算相關性。

direct: 相關性由總和(相關性的定義)直接確定。
fft: 快速傅立葉變換用於更快地執行相關(僅適用於數值數組。)
auto: 根據更快的估計自動選擇直接或傅立葉方法(默認)。有關更多詳細信息，請參閱convolve 注釋。

correlate：數組: 一個 N 維數組，包含 in1 與 in2 的離散線性互相關的子集。

注意：

兩個d-dimensional 數組 x 和 y 的相關性 z 定義為：

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

這樣，如果 x 和 y 是一維數組並且 z = correlate(x, y, 'full') 那麽

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

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

其中 \(||x||\) 是 x 、 \(N = \max(||x||,||y||)\) 的長度，當 m 超出 y 範圍時，\(y_m\) 為 0。

method='fft' 僅適用於數值數組，因為它依賴於 fftconvolve 。在某些情況下(即對象數組或舍入整數可能會丟失精度)，始終使用method='direct'。

例子：

使用互相關實現匹配濾波器，以恢複通過噪聲通道的信號。

>>> 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()

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cusignal.convolution.correlate.correlate。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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