Question

我已经搜索过并发现这可能是关于类型的问题。但我尝试使用astype强制数组浮动，但没有成功。这必须是一个简单的错误，但不是初学者。关于问题：我试图在所有麦克风的信号之外形成空间相关矩阵。

 R_a[k][l] = np.correlate(self.mic_list[k].delayed_signal,self.mic_list[l].delayed_signal)

这个类有一个mic_list，它是一个mic列表，这是另一个有这个方法的类

def add_delayed_signal (self, delayed_signal):
    self.delayed_signal = delayed_signal

先谢谢你。

Answer 1

我猜测R_a是一个二维数组。 np.correlate做的是计算两个信号之间的cross-correlation，并给出一个向量作为结果（而不是标量）。

您正在寻找的内容可能是np.cov或np.corrcoef。这些也是获得所需结果的矢量化方法。

例如：

>>> x = np.random.randn(10)
>>> y = np.random.randn(10)
>>> X = np.vstack((x, y))
>>> X
array([[ 1.45841294, -0.16430013, -0.20782822,  0.08979425, -1.38337166,
         0.36488053, -2.57135737,  0.81215918, -0.54081983,  0.30421112],
       [-0.79416305,  1.14511318, -0.4962483 , -0.42647021, -0.59925241,
        -0.45612051, -0.02566026, -1.7668091 , -1.63098627,  0.3761437 ]])
>>> np.cov(X)    
array([[ 1.28563113, -0.20563105],
       [-0.20563105,  0.74178773]])

这是你正在寻找的吗？

ValueError：所需数组的深度太小的对象

1 个答案: