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我正在尝试在 python 中实现 GCC-PHAT。

做法类似于下面两个链接： link1和link2

GCC-PHAT 和使用 FFT 的正常互相关之间的唯一区别似乎是除以幅度。

这是我的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import rfft, irfft, fftfreq, fft, ifft

def xcorr_freq(s1,s2):
    pad1 = np.zeros(len(s1))
    pad2 = np.zeros(len(s2))
    s1 = np.hstack([s1,pad1])
    s2 = np.hstack([pad2,s2])
    f_s1 = fft(s1)
    f_s2 = fft(s2)
    f_s2c = np.conj(f_s2)
    f_s = f_s1 * f_s2c
    denom = abs(f_s)
    denom[denom < 1e-6] = 1e-6
    f_s = f_s / denom  # This line is the only difference between GCC-PHAT and normal cross correlation
    return np.abs(ifft(f_s))[1:]

我已经通过注释检查fs = fs / denom该函数产生与宽带信号的正常互相关相同的结果。

这是一个示例测试代码，它显示了上面的 GCC-PHAT 代码的性能比正常的互相关差：

LENG = 500
a = np.array(np.random.rand(LENG))
b = np.array(np.random.rand(LENG))
plt.plot(xcorr_freq(a,b))
plt.figure()
plt.plot(np.correlate(s1,s2,'full'))

这是 GCC-PHAT 的结果：

在此处输入图像描述

这是具有正常互相关的结果：

在此处输入图像描述

由于 GCC-PHAT 应该为宽带信号提供更好的互相关性能，我知道我的代码有问题。非常感谢任何帮助！

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1 回答 1

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不要只用噪音喂食 GCC-PHAT。给它一个信号+噪音。检查 GCC-PHAT 和未加权相关如何随着信噪比的变化而比较。

于 2016-11-04T16:03:52.123 回答