正如马特所说，你应该使用相关系数！

点 1 到 4 计算互相关。从中您必须找到最高峰（或最低，如果它具有更高的绝对值）。这个值就是提名人的值。

分母由两个自相关值组成。这些是通过使用两个信号相等的相同算法获得的。如welcomeungeon所述，此处的峰值应位于中间（t = 0）。取两个自相关值的平方根并将它们相乘，得到分母。

编辑：也许这个描述更清楚：

$\frac{max(abs(ifft(fft(x_1)*fft(x_2)')))}{sqrt(max(abs(ifft(fft(x_1)*fft(x_1)'))))*sqrt(max(abs(ifft(fft(x_2)*fft(x_2)'))))}$

撇号表示共轭复合物。

编辑：两个带有 Matlab 代码的示例：

使用相同的信号：

x = rand(1000,1)-0.5;
max(abs(ifft(fft(x).*fft(x)')))/(sqrt(max(abs(ifft(fft(x).*fft(x)')))).*sqrt(max(abs(ifft(fft(x).*fft(x)')))));

给1;

使用正弦和余弦，也应该给出1，因为它们是彼此的延迟版本：

x = sin([0:pi/100:10*pi]);
y = cos([0:pi/100:10*pi]);
max(abs(ifft(fft(x).*fft(y)')))/(sqrt(max(abs(ifft(fft(x).*fft(x)')))).*sqrt(max(abs(ifft(fft(y).*fft(y)')))))

大约给出1

在转换到频域之前使用窗口应该可以改善结果。

您的样本的自相关应该在 t=0 处有一个峰值。这个峰值的值应该让您对阈值有一个很好的了解。在实时数据中进行关键字搜索的最简单方法是将传入数据划分为帧，并保持将所需波形与帧进行交叉相关，并检查结果是否具有高于估计阈值的峰值......然而，这是一个粗略的由于传入数据的幅度变化，方法和容易出现假峰值