np.correlate（）和signal.fftconvolve（）给出了不同的答案

Question

我在SigI中有10帧WCDMA复杂样本，带有扰码 - Matlab Gold code（1,1）和＆＃34; sc＆＃34;是变量。 np.correlate（）在下面的代码中给出了干净的相关峰值，但它非常慢。尝试在相同的代码中使用fftconvolve（），它检测不到尖峰。 fftconvolve（）很快，想让它工作。请告诉我为什么它不起作用？

mat=scipy.io.loadmat('011.mat')
SCR=mat['sc']
O1 = np.correlate(SigI,SCR,mode='valid')
# O1=signal.fftconvolve(SigI,SCR,mode='valid')
plot(abs(O1))
CC=max(abs(O1))    
print ' Max Peak = ', CC

Answer 1

找到答案。如果使用SCR的共轭，则np.correlation（）和signal.fftconvolve（）将给出相同的答案。但不明白原因虽然??

 SCR=np.conjugate(SCR[0,:])    
 O1=signal.fftconvolve(SigI,SCR[::-1],mode='valid')

给出了相同的答案：

 SCR=SCR[0,:]
 O1=np.correlate(SigI,SCR,mode='valid')

至少，我的问题已经解决了。