我有一系列np.complex128从 RTLSDR 读取样本收集的复杂 IQ 数据（类型）。作为参考，感兴趣的信号是 LTE eNodeB 的下行链路传输的中心频率，其具有以恒定间隔重复的值（循环前缀）。值本身是未知的，但它的重复频率是已知的。我将调用N_FFT循环前缀之间的样本数。
我想要做的是使用两个由N_FFT样本分隔的滑动窗口，期望两个窗口之间的相关性在循环前缀（重复值）处最高。
我试过的：
我从一个 Pandas 系列开始：
samples = pd.Series(sdr.read_samples(samples_per_capture))
然后，我将这个系列分成两个偏移系列N_FFT并运行pandas.core.window.rolling.Rolling.corr以找到滚动相关性：
N_FFT=128
WINDOW_SIZE=9
X = samples[:-N_FFT]
Y = samples[N_FFT:]
corr = X.rolling(WINDOW_SIZE).corr(Y)
但是，当我运行它时，我收到一个警告：
ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part，并且绘制的数据对我来说没有多大意义，我认为如果数据的虚部被丢弃，这是可以预料的。
对复杂数据执行滚动窗口关联的正确方法是什么？