问题标签 [cross-correlation]

我是 R 的新手，我正在研究一个互相关模型，我已经搜索了答案，但一直找不到。

我已经能够使用带有“ccf”的 R 函数证明 2 个时间序列之间的互相关（滞后相关）。

现在基于使用 ccf 创建的模型，我希望能够根据另一个变量的数据预测其中一个变量的下一个值。好像没找到资料

这在与 Arima 的自相关中相对容易，但我似乎无法通过互相关来做到这一点。

知道如何实现这一目标吗？

谢谢费尔南多

我有两个信号。一个由电话生成到一个波形文件（原始信号），另一个信号被记录到一个文件（第一个信号的延迟副本）。

我想要做的是使用 MATLAB 交叉关联这两个信号，以了解该信号的检测时间和滞后持续时间。Xcorr 内置函数与零滞后相关，此处并非如此。

我特别想知道我必须如何以及在什么基础上设置窗口长度，我阅读了很多关于相关性的内容，但我真的不知道如何开始实施它。

我正在尝试计算一系列向量之间的互相关分数。

我这样做的代码是：

其中 smusF 是所有 ccf 分数的向量，对于每个重叠位置，r 和 h 变量分配不同的向量进行比较。

我发现有时此代码没有错误并且可以正常工作，但有时会产生错误消息：

我真的很困惑为什么在某些情况下会发生这种情况而不是其他情况，以及我能做些什么来解决它。非常感谢任何帮助。

比较时产生此错误消息的两个向量的示例是..

和..

我正在尝试加快 Java 中两个声音文件之间的时间延迟估计算法。我的想法是使用互相关并搜索最高值，这给了我延迟的样本数量。

我已经做到了，它工作得很好。我创建了一些示例文件，然后计算了时间延迟。结果相当不错。问题是，由于大量的操作，该算法需要很多时间。

有什么办法可以加快这个速度吗？

我想使用 Java 计算两个图像之间的归一化互相关。

我的程序运行良好，但是当我尝试在 MATLAB 中验证我的结果时，不幸的是，我没有得到与我的 Java 实现相同的结果。

这是我在 MATLAB 中执行的代码：

这是我的 Java 实现的一部分。为了更好地理解，一些类已被删除：

我不确定我的 Java 实现有什么问题。

我还有另一个问题。在 MATLAB 中，我必须在使用corr2. 我需要在 Java 中做同样的事情吗？

我正在尝试使用互相关定理计算Java中不同长度的两个信号之间的互相关：

我已经尝试对我的数据集进行零填充以使它们具有相同的长度，但它会导致相关系数非常小。如何在不严重影响结果的情况下测量互相关？

我被要求cross correlation在 Matlab 中实现并与提供的进行xcorr比较Matlab。

从我搜索的内容来看，互相关似乎类似于convolution但我仍然不完全理解它们中的任何一个是如何工作的，所以不可能在代码上得到它。

如果有人以前这样做过并且愿意分享代码并解释它是如何工作的，我们将不胜感激。

PS：有人告诉我，除了简单的函数之外，我不能使用inbuilt其他函数。（for、if 等）

我想要一个更快的归一化互相关，使用它我可以计算两个图像之间的相似性。我想知道除了scipy.signal.correlate2d() 和 matplotlib xcorr()之外，是否有任何内置函数可以找到两个图像之间的相关性。如果这两个功能正常工作，任何人都可以向我展示一个示例来查找两个图像之间的相关性。

我知道这是一个菜鸟问题，但我不得不问。我对这些匹配方法matchtemplate ()参数的完整形式感到困惑。

参数=['cv2.TM_CCOEFF'，'cv2.TM_CCOEFF_NORMED'，'cv2.TM_CCORR'，'cv2.TM_CCORR_NORMED'，'cv2.TM_SQDIFF'，'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']

我想知道这种归一化互相关方法中的哪一种？是 **cv2.TM_CCOEFF_NORMED**还是**cv2.TM_CCORR_NORMED**。方法的完整形式是什么**cv2.TM_CCOEFF_NORMED**。它是指“皮尔逊相关”还是“相关系数”？

您好，我想提醒您，openCV matchTemplate() 方法存在一些问题。根据书 bhattacharya 系数与归一化互相关完全不同，但是当我尝试这段代码时，每个图像的距离都相同。任何人都可以将此通知带给 opencv 开发人员并尝试说明为什么会发生这种情况。我试图使用这两种方法找到距离度量