问题标签 [cross-correlation]

考虑我有两个 1 和 0 的矩阵。我想将其另存为bool Matrix但opencv不以这种方式存储，而是将其存储为uchar Mat. 因此我的空间增加了8倍。（每个元素是 8 位而不是 1 位）。

我的代码基本上如下：

我正在做这部分 1000 万次。因此加载需要很长时间。我的矩阵是 1K*1K，所以我可以将它们存储为 1 MB，但我希望它们为 128 KB（matlab 存储为大约 178 KB）。

这是我的问题：我想将矩阵存储为string而不是Mat操作，我想使用字符串。

例如，大小mat1 and mat2为2*8。

垫子1：

垫子2：

我将存储str1=By和str2=Cz

有没有办法交叉关联str1，str2？

提前致谢，

这是我在这里提出的第一个问题，所以请多多包涵。我对 Matlab 并不陌生，但之前从未使用过 MVNRND 函数，而且我的统计知识也不强。我正在尝试做的总结如下：我正在尝试创建一个生成 2 个相关相位屏幕（NxN 矩阵）的函数，该函数将用于电磁高斯谢尔模型光束传播模拟。对于 X 和 Y 偏振态，光束需要单独的随机相位屏。我到目前为止的代码如下。

在上面的代码中，以“% Random draws of Fourier series coefficients”开头的注释下方的两行代码是我需要帮助的地方。我之前使用您看到的代码制作了两个矩阵，但意识到它们不是高斯相关的。根据我的学术顾问的建议，我应该使用 MVNRND 来生成这些相位屏幕。在查看了 MVNRND 的帮助文件后，我不知道如何将它用于此目的。我在这里搜索过，试图找到类似的问题和答案，但没有运气，我也搜索过谷歌。任何人都可以协助更改这两行代码以利用 MVNRND。谢谢！

我是 R 新手，想在列表中找到每两个时间序列之间的时间滞后。我有 52 个不同的时间序列，我想创建一个矩阵，比如在其中指示每两个时间序列之间的时间滞后。

我想找到两个大小为 1000 的信号之间的互相关。当我使用 Matlab 函数 xcorr() 时，我得到一个长度为 1999 的向量。这个长度是什么意思？这是否意味着延迟是从 0 到 1999 或其他什么？

非常感谢。

计算此处所示的两个脉冲之间的时间延迟，使用函数finddelay(pulse1,pulse2)，我得到了 8.73 纳秒的正确值。但是，当我使用时xcorr(pulse1,pulse2)，结果大约是 11.2 纳秒......我在这里做错了什么？

xcorr：

这是互相关的图

发现延迟：

在第一种情况下延迟=2308，在第二种情况下延迟=1788

我正在使用 OpenCV 计算取自某个矩阵 X（16x128 维度）的两行的互相关。这就是我所做的：

但是，我收到以下错误：“错误：没有构造函数实例“cv::Mat::Mat”与参数列表匹配”。谁能帮我解决这个问题。先感谢您。

我采集了两个带有时间戳的时间序列数据，总共 141 个数据点。我发现它们之间的实际相关性约为 0.97。现在我找到了相关性的 Hayashi Yoshida 估计器。它大于 3。Hy 相关性估计器应该给出接近实际相关性的相关性。

虽然这个 HY 相关性估计器不像实际相关性那样从-1 到 1 有界，但仍然不应该给它一个更好的估计吗？我的数据集是否太小？

Hayashi yohida 相关估计器在http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2225753 中 给出

data is : 1,100,62
2,100.5,62
3,100.6,62
4,100.6,62.05
5,100.6,62.1
6,100.6,62.15
7,100.6,62.2
8,100.6,62.25
9,100.6,62.3
10,100.6,62.35
11,100.6,62.4
12,100.6,62.45
13,100.6,62.5
14,100.6,62.55
15,100.6,62.6
16,101.1, 62.6
17,101.2,62.6
18,101.2,62.65
19,101.2,62.7
20,101.2,62.75
21,101.2,62.8
22,101.2,62.85
23,101.2,62.9
24,101.2,62.95
25,101.2,63
26,101.2,63.05
27,101.2,63.1
28,101.2,63.15
29,101.2,63.2
30,101.7,63.2
31,101.8,63.2
32,101.8,63.25
33,101.8,63.3
34,101.8,63.35
35,101.8,63.4
36,101.8,63.45
37,101.8,63.5
38,101.8,63.55
39,101.8,63.6
40,101.8,63.65
41,101.8,63.7
42,101.8,63.75
43,101.8,63.8
44,102.3,63.8
45,102.4,63.8
46,102.4,63.85
47,102.4,63.9
48,102.4, 63.95
49,102.4,64
50,102.4,64.05
51,102.4,64.1
52,102.4,64.15
53,102.4,64.2
54,102.4,64.25
55,102.4,64.3
56,102.4,64.35
57,102.4,64.4
58,102.9,64.4
59,103,64.4
60,103,64.45
61,103,64.5
62,103,64.55
63,103,64.6
64,103,64.65
65,103,64.7
66,103,64.75
67,103,64.8
68,103,64.85
69,103,64.9
70,103,64.95
71,103,65
72,103.5,65
73,103.6,65
74,103.6,65.05
75,103.6,65.1
76,103.6,65.15
77,103.6,65.2
78,103.6,65.25
79,103.6, 65.3
80,103.6,65.35
81,103.6,65.4
82,103.6,65.45
83,103.6,65.5
84,103.6,65.55
85,103.6,65.6
86,104.1,65.6
87,104.2,65.6
88,104.2,65.65
89,104.2,65.7
90,104.2,65.75
91,104.2,65.8
92,104.2,65.85
93,104.2,65.9
94,104.2,65.95
95,104.2,66
96,104.2,66.05
97,104.2,66.1
98,104.2,66.15
99,104.2,66.2
100,104.7,66.2
101,104.8,66.2
102,104.8,66.25
103,104.8,66.3
104,104.8,66.35
105,104.8,66.4
106,104.8,66.45
107,104.8,66.5
108,104.8,66.55
109,104.8,66.6
110,104.8,66.65
111,104.8, 66.7
112,104.8,66.75
113,104.8,66.8
114,105.3,66.8
115,105.4,66.8
116,105.4,66.85
117,105.4,66.9
118,105.4,66.95
119,105.4,67
120,105.4,67.05
121,105.4,67.1
122,105.4,67.15
123,105.4,67.2
124,105.4,67.25
125,105.4,67.3
126,105.4,67.35
127,105.4,67.4
128,105.9,67.4
129,106,67.4
130,106,67.45
131,106,67.5
132,106,67.55
133,106,67.6
134,106,67.65
135,106,67.7
136,106,67.75
137,106,67.8
138,106,67.85
139,106,67.9
140,106,67.95
141,106, 68

I have two signals that I want to synchronize (find the time lag). I already did this using the "ccf" function and finding the maximum, following this post:

Finding lag at which cross correlation is maximum ccf( )

I though I'd have to do something like

However, for efficiency reasons, I would like to implement the cross-correlation with the fast fourier transform (FFT), as suggested in other posts. I have many tests with 300.000 samples (1.5 minutes sampled at 2000Hz), and a maximum lag of -3 to 3 seconds.

Any hints on how to do that in R?

I know the fft and ccf functions, but don't know how to integrate them.

当我想在 matlab 中对两个矩阵进行互相关时，我遇到了问题。代码如下所示：

a 和 b 都是 (1500 x 3) 矩阵，我想交叉关联每一列并获得 3 列中的值，即与数据相同。

我想知道如何找到两个时间序列之间的延迟，例如当我们有这个伪时间序列数据时：

例如：

答案是 d1=1 和 d2=1。没关系。

但是 B 和 C 之间的时间延迟呢？

1. 如何找到两个延迟参数？

2. 当我们有两个长时间序列时它是如何工作的？

3. 也许您可以提供更多确定时间延迟的方法？

谢谢你的建议和回答：）