Question

numpy.correlate命令的文档说明两个数组的互相关被计算为信号处理的一般定义：

z [k] = sum_n a [n] * conj（v [n + k]）

似乎并非如此。看起来相关性被翻转了。这意味着要切换公式最后一个项中的符号

z [k] = sum_n a [n] * conj（v [n-k]）

或两个输入向量的顺序错误。给定公式的简单实现是：

x = [1.0, 2.0, 3.0]
y = [0.0, 0.5, 2.0]
y_padded = numpy.append( [0.0, 0.0] , y)
y_padded = numpy.append(y_padded, [0.0, 0.0] )

crosscorr_numpy = numpy.correlate(x, y, mode='full')

crosscorr_self = numpy.zeros(5)
for k in range(5):
    for i in range(3):
        crosscorr_self[k] += x[i] * y_padded[i+k]

print crosscorr_numpy
print crosscorr_self

您可以很容易地看到生成的向量的顺序错误。当它没有产生我预期的结果时我感到非常困惑，并且非常确定（在与同事讨论之后）这是一个错误。

Answer 1

您使用的是哪个版本的NumPy？在我的Debian Squeeze框中：

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.__version__
Out[2]: '1.4.1'

当我运行你的例子时，我得到：

/usr/lib/pymodules/python2.6/numpy/core/numeric.py:677: DeprecationWarning: 
The current behavior of correlate is deprecated for 1.4.0, and will be removed
for NumPy 1.5.0.

The new behavior fits the conventional definition of correlation: inputs are
never swapped, and the second argument is conjugated for complex arrays.
  DeprecationWarning)
[ 2.   4.5  7.   1.5  0. ]
[ 0.   1.5  7.   4.5  2. ]

所以你可能对（不正确的）行为是正确的，但它可能已在新版本中得到修复。

numpy.correlate有可能不遵循给定的公式吗？

1 个答案: