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我有两个数据集(x1,y1)和(x2,y2)，其中第一个数据集比第二个长，这意味着x1[0]<x2[0]和x1[-1]>x2[0]。但是第一个数据集到每一边的长度一般是不一样的。

我使用 scipy 交叉关联

ycorr = scipy.correlate(y1,y2,mode='valid')
xcorr = np.linspace( 0,len(ycorr)-1,len(ycorr) )

我的问题是我如何找到互相关的中点 =ycorr如果两个数据集具有相同的长度和mode='valid'. 所以中点不是 xcorr[len(xcorr)/2]。

可能很难理解我的问题，所以请询问是否有不清楚的地方。

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要找到中点，我们必须查看端点的长度。x1所以比最后要长多少x2。

中点由下式给出

for i in xrange( len(x1)-1 ):
    if x1[i]<x2[-1] and x1[i+1]>x2[-1]:
        I = i
        break

mid_point = (len(y1[I:-1])+len(y1[I+1:-1]))/2
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根据文档，当您在模式中关联y1(length N+1) 和y2(length M+1, with M<=N) 时'valid'，将返回中间N-M+1=(N+1)-(M+1)+1输出值，从M [在'full'模式中，值从0to返回N+M，在'same'模式中，N中间值从(M-1)/2]返回

所以，你应该有len(ycorr) = len(y1)-len(y2)+1（=1如果两个向量具有相同的大小）

你也ycorr[i] = np.correlate(y1[i:len(y2)+i], y2, "valid")有irange(len(ycorr))

于 2012-08-30T11:53:25.867 回答