假设我们有两个音频信号 x(t) 和 y(t) 受噪声影响,如下所示。我们想对这两个信号进行互相关,互相关图如下所示。
在这个相关图中,有一个峰值在 -11 毫秒左右。我想了解我们如何解释这个情节中的这个峰值?这是什么意思?还请解释一下我们从相关函数的傅里叶变换中得到了什么。
提前致谢!
假设我们有两个音频信号 x(t) 和 y(t) 受噪声影响,如下所示。我们想对这两个信号进行互相关,互相关图如下所示。
在这个相关图中,有一个峰值在 -11 毫秒左右。我想了解我们如何解释这个情节中的这个峰值?这是什么意思?还请解释一下我们从相关函数的傅里叶变换中得到了什么。
提前致谢!
我可能会回答您已经知道的事情,但无论如何我都会尽力而为(我曾经遇到过类似的问题..)。当您对两个序列进行关联时,您只需将一个相对于另一个(您可能已经知道)移动,因此每次移动它时,您都会得到一个“点”作为您的情节,一个单点。这个一行中的点构建了您到达那里的图。现在,为了让每个点执行一个操作,让我们说更好的计算是:相等/相同位的数量减去不相等/相同的数量位,在您执行之后,您再次移位并再次计算....现在当两个相同的序列完全对齐时,您可以理解“不相等位”的数量 在这种情况下,您需要移动波形以达到峰值的时间是您需要用来计算 GPS 系统中距离的时间!我希望这会有所帮助... 在这种情况下,您需要移动波形以达到峰值的时间是您需要用来计算 GPS 系统中距离的时间!我希望这会有所帮助...
两个信号之间的相关性通常用于计算信号之间的时间偏移。相关运算只是简单地对信号进行时移,并为每个样本每次计算一个值。当您看到一个峰值时,这意味着信号和移位信号都最大程度地对齐。这是没有数学的。
相关数学将一个信号与另一个信号的复共轭相乘,这发生在每个信号上。由于第二个信号的复杂共轭,当乘积达到最大值或最小值时,最终相关值将产生一个峰值(-ve 或 +ve)。