Numpy: सामान्यीकृत क्रॉस-सहसंबंध (ट्रैक #1714)

को निर्मित 20 अक्तू॰ 2012 · 12टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

_मूल टिकट http://projects.scipy.org/numpy/ticket/1714 2011-01-15 को Trac उपयोगकर्ता bubla द्वारा, अज्ञात को सौंपा गया।_

नमस्ते,
मैंने एक पैच बनाया है जो correlate फ़ंक्शन का विस्तार करता है ताकि यह अब सामान्यीकृत क्रॉस-सहसंबंध की गणना कर सके
देखें [ http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation#Normalized_cross -correlation the Wikipedia article]।

मैंने निश्चित रूप से दस्तावेज़ीकरण और सरल सिद्धांत भी जोड़ा है।
पैच नवीनतम मास्टर गिट के खिलाफ है

01 - Enhancement Patch numpy.core

स्रोत

numpy-gitbot

सबसे उपयोगी टिप्पणी

SO पर एक उत्तर है जो यहाँ इंगित करता है: https://stackoverflow.com/a/5639626/5392420

इसमें सबसे प्रासंगिक कोड भी शामिल है। चूंकि उपरोक्त अनुलग्नक अब उपलब्ध नहीं है (कम से कम मेरे लिए), मैंने सोचा कि इसे कार्यान्वयन के लिए शुरुआत के रूप में उपयोगी हो सकता है।

मैं यह भी पुष्टि कर सकता हूं कि - कम से कम मेरे मामले में - यह इस तरह np.correlate का उपयोग करने से पहले इनपुट वैक्टर को "सामान्यीकृत" करने के लिए काम करता है और उचित मान [-1,1] की सीमा के भीतर वापस कर दिए जाएंगे:

a = (a - np.mean(a)) / (np.std(a) * len(a))
b = (b - np.mean(b)) / (np.std(b))
c = np.correlate(a, b, 'full')

ElpyDE 11 जुल॰ 2017

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सभी 12 टिप्पणियाँ

अनुलग्नक 2011-01-15 पर Trac उपयोगकर्ता bubla से कहा: correlate.parch

numpy-gitbot 20 अक्तू॰ 2012

_@rgommers ने 2011-03-29 को लिखा

चूंकि यह नई कार्यक्षमता है, इसलिए आपको मेलिंग सूची में पूछना चाहिए कि क्या इसे शामिल किया जा सकता है।

एक इकाई परीक्षण आवश्यक है, परीक्षण सूट में सिद्धांत डिफ़ॉल्ट रूप से निष्पादित नहीं होते हैं।

numpy-gitbot 20 अक्तू॰ 2012

यह उपयोगी हो सकता है।

charris 20 फ़र॰ 2014

क्या कोई सत्यापित कर सकता है कि क्या यह सही है?

plurch 6 अप्रैल 2014

मैं सोच रहा हूं कि mode='full' संयोजन में क्या सही है।

seberg 6 अप्रैल 2014

मुझे इस सुविधा की आवश्यकता होती है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह सही है सिवाय इसके कि जब मोड = 'वैध' और दोनों सरणियाँ एक ही आकार की हों। दूसरे शब्दों में, मुझे लगता है कि प्रत्येक विंडो पर सामान्यीकरण लागू किया जाना है।

jamessynge 19 जून 2014

👍2

मामले पर कोई अपडेट?
क्या सभी सहसंबद्ध मोड के लिए पैच का परीक्षण किया गया है?

VlamV 20 अक्तू॰ 2014

@VlamV , जैसा कि यहाँ कुछ भी नहीं है, नहीं, मुझे ऐसा विश्वास नहीं है। यदि आपके पास इसे अन्य मोड के लिए ठीक करने का समय है, तो मुझे लगता है कि हम इसे जोड़ सकते हैं।

seberg 20 अक्तू॰ 2014

इस पर कोई भी समाचार ?

hadim 2 फ़र॰ 2015

👍1

क्या वास्तव में उपयोग किए जाने वाले a के हिस्से के मानक विचलन से विभाजित करने का कोई मतलब नहीं होगा ( mode=same या mode=full )

केवल len(a) विभाजित करने के बजाय bias और ddof के numpy.corrcoef विकल्पों का उपयोग करने का कोई मतलब नहीं होगा

wilberth 1 अक्तू॰ 2015

SO पर एक उत्तर है जो यहाँ इंगित करता है: https://stackoverflow.com/a/5639626/5392420

a = (a - np.mean(a)) / (np.std(a) * len(a))
b = (b - np.mean(b)) / (np.std(b))
c = np.correlate(a, b, 'full')

ElpyDE 11 जुल॰ 2017

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सिग्नल के हिस्से द्वारा सामान्यीकरण जो वास्तव में उपयोग किया जाता है (देखें @wilberth की टिप्पणी) इस भंडार में सहसंबंध_टेम्पलेट फ़ंक्शन में numpy विधियों के साथ लागू किया गया है: https://github.com/trichter/xcorr

trichter 26 मार्च 2019

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