Numpy: 正規化された相互相関（Trac＃1714）

2011-01-15にtracユーザーbublaによって追加された添付ファイル： correlate.parch

_ @rgommersは2011-03-29_に書き込みました

これは新機能なので、これを含めることができるかどうかをメーリングリストで確認する必要があります。

単体テストが必要です。テストスイートでは、デフォルトでdoctestは実行されません。

これは便利かもしれません。

誰かがこれが正しいかどうかを確認できますか？

mode='full'と組み合わせて何が正しいのか疑問に思っています。

私はたまたまこの機能が必要ですが、mode = 'valid'であり、両方の配列が同じサイズである場合を除いて、それが正しいかどうかはわかりません。 つまり、各ウィンドウに正規化を適用する必要があると思います。

問題に関する最新情報はありますか？
パッチはすべての相関モードでテストされていますか？

@VlamV 、ここには何もないので、いや、そうは思わない。 他のモードで修正する時間があれば、追加できると思います。

これに関するニュースはありますか？

実際に使用されているaの部分の標準偏差で割るのは意味がありません（ mode=sameまたはmode=full ）

また、単にlen(a)割る代わりに、 numpy.corrcoefのbiasおよびddofオプションを使用することは意味がありません。

ここを指すSOでの答えがあります： https ：

また、最も関連性の高いコードが含まれています。 上記の添付ファイルは（少なくとも私にとっては）もう利用できないので、実装の開始としてこれを用意しておくと役立つと思いました。

また、少なくとも私の場合は、このようにnp.correlateを使用する前に入力ベクトルを「正規化」するように機能し、[-1,1]の範囲内で妥当な値が返されることも確認できます。

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

実際に使用されるシグナルaの部分による正規化（ @wilberthのコメントを参照）は、次のリポジトリのcorrelate_template関数のnumpyメソッドを使用して実装されます： https ：