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

Question

我有SIGI中的10個WCDMA複數採樣幀，其中有擾碼--MIMO Gold代碼（1,1）和「sc」是變量。 np.correlate（）在下面的代碼中給出了乾淨的相關尖峯，但它非常緩慢。嘗試在相同的代碼中使用fftconvolve（），它檢測到沒有出現尖峯。 fftconvolve（）速度很快，想讓它工作。請告訴我爲什麼它不起作用？

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的共軛，那麼np.correlation（）和signal.fftconvolve（）都會給出相同的答案。但不理解的原因，但??

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

給出了相同的答案：

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

至少，我的問題解決了。