首先，我必须强调，我不是编码专业的，只是信号处理的专业人士。我是一名化学家，碰巧正在从事一个涉及两者的项目。因此，请提前原谅我的问题，如果我的问题措辞不好，或者对您来说似乎微不足道（此外，我不是以英语为母语的人）。我有几个彼此不直接相关的问题，所以当我得到答案时，我可能会打开几个线程。

因此，我正在开展一个涉及激光干涉图案的项目，更重要的是，将这种图案沿水平 (x) 轴移动。这是我通过相机观察到的典型衍射图案：

我的目标是精确测量在我的实验过程中发生的这种模式的转变。为了更好地理解我的意思，我附上了一个信号从另一个偏移的例子。请记住，这里呈现的偏移大约为 40 像素，被认为是巨大的，并且在我的工作中永远不会真正发生，我通常观察到大约 0-5 像素的偏移。

为了实现这个目标，我编写了一个 C# 代码来计算两个数组之间的互相关（我通过计算每个 768 像素行旁边的信号的平均值，将我的图像缩减为一条 1024 像素行）。已使用此公式（使用 Accord 框架）计算了互相关：

corr(a, b) = ifft(fft(a_and_zeros) * conj(fft(b_and_zeros))).

该代码似乎有效，这是我得到的那种互相关图：

这个特定的数字是在对两个相同的图像进行互相关时获得的（我想我可以称之为自相关，但我不确定，而且正如预期的那样，我发现了 0 个像素的偏移）。请记住，该数字是对互相关结果数组进行修改的产物，因为应用快速傅里叶变换会导致峰值在数组边缘“切成两半”。

当我放大峰值时，我的问题出现了：

如您所见，峰很尖，我认为应该是平滑的。当我想观察低偏移时，这是一个问题，因为峰值的“锐度”隐藏了真正的最大值：

当偏移变大时问题就消失了，但是我无法解释的一个非常尖锐的峰值的存在被暴露出来：

请注意，这个峰值不是来自我修改数组以使峰值居中，如果我不修改结果，它会出现在边缘。

这最终导致我的结果对于低班次（也就是我关心的班次）不现实，如下所示：

如您所见，事情并不完全正确（这是项目的开始，因此实验设置远非完美，代码也是如此），但趋势是存在的，我真的能够解决这个高峰问题再进一步。

所以我来找你是希望找出我的实验为什么会这样，以及我能做些什么！是否有与互相关工作方式或其他原因有关的原因？到目前为止，我在代码中找不到任何问题。

非常感谢 ！