cross-correlation

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我編寫了使用3個WaveInEvent實例從3個USB麥克風錄製麥克風的代碼。 waveIn.DataAvailable += OnDataAvailable; waveIn.RecordingStopped += OnRecordingStopped; waveIn.StartRecording(); waveIn2.DataAvailable += On

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計算2張圖像之間的模糊內核

與標準（和更具挑戰性）的去模糊和超分辨率方案不同，我可以使用原始（清晰）圖像G及其模糊版本B。我只是在尋找模糊內核h。所以因爲B使用真實攝像機的關係是採取： B=G*h+N （其中*表示卷積和N是一些加性噪聲）自然地，這是一種過度約束問題，因爲h是小與G和B相比較，所以這對圖像中的每個像素都會生成關於h的條目的等式。但是，實際執行此操作最簡單的方法是什麼？我的想法到目前爲止：移動到

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Python中的GCC-PHAT交叉關聯

我想在python中實現GCC-PHAT。的方法類似於以下兩個鏈接： link1和link2 似乎使用FFT GCC-PHAT和正常的互相關之間的唯一差別是由幅度分割。這是我的代碼： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.fftpack import rfft, irfft, fftfreq, fft,

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更改do.call內的陰謀的標題

函數my.ccf生成一個陰謀。 my.ccf <- function(dat) { require(forecast) modx <- auto.arima(dat[,1]) modx$series <- colnames(dat)[1] mody <- Arima(dat[,2], model=modx) mody$series <- colnames(dat)[2] ccf1 <

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C++中兩個字符串的互相關

考慮我有兩個1和0的矩陣。我想將其保存爲bool Matrix，但opencv不會以該方式存儲，而是將其存儲爲uchar Mat。所以我的空間增加了8倍。（每個元素是8位而不是1位）。我的代碼基本如下： Mat mat1, mat2; //I want each index to be 1 bit load(mat1); //data size is not important in me

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兩個矩陣之間的xcorr

我有一個關於xcorr函數的問題。目前此功能可以計算矩陣的自相關性，但無法計算的2點矩陣的互相關： A=[1,2;3,4]; B=[5,6;7,8]; xcorr(A); %% Possible xcorr(A,A); %% Not Possible xcorr(A,B); %% Not Possible 你知道什麼解決辦法要做到這一點，但沒有使用for循環？

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查找兩個數據變量的相關性，matlab（概念）

我有一個非常大的數據。它太大，不能發佈在這裏。所以真的不知道如何提出這個問題？我正在使用matlab。 mat = [time_days temperature, change_in_mm] % 我想找到關於時間的溫度& change_in_mm之間的互相關。基本想法是在頻域中進行。 f_data = fft(t_data, N) 我應該如何選擇ñ？我應該將溫度& change_in_

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使用互相關的時間延遲估計

我有兩個傳感器分開一段距離，從源接收信號。純粹的信號是一個頻率爲17kHz的正弦波。我想估計兩個傳感器之間的TDOA。我使用的互相關以下是我的代碼 x1; % signal as recieved by sensor1 x2; % signal as recieved by sensor2 len = length(x1); nfft = 2^nextpow2(2*len-1); X1 =

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PIV分析，互相關的詢問區域

我正在對實驗期間拍攝的兩個連續圖像進行PIV分析，以獲取矢量場。但是我想知道，根據什麼標準我必須選擇拖曳圖像之間交叉相關過程的重疊百分比？ 50％，75％...？爲MATLAB設計的PIVlab_GUI工具默認選擇50％的重疊，但它允許改變它。我只想知道基於哪些標準我可以知道多少重疊最好？隨着我們增加/減少重疊，矢量變得不太準確，依賴於等等。我的書「流體力學測量」沒有解釋如何在互相關過程中選擇

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R中使用ccf的互相關

我想在R中使用ccf來計算兩組時間序列數據的互相關。我的問題是，我怎麼能知道情節中的任何相關係數是否在沒有手動查看的情況下落在破折號藍線之外？因爲我有數以萬計的時間序列數據集來處理。提前致謝！