两个信号的Python互相关与NaN-inside

Question

我得到了两个信号S1和S2（两个值数组），我想知道S1是否与S2是同一个信号，但是移位了（S1和S2的图形表示是相同的，但是S1将被移到右边还是左边）

问题是：我的算法包含插值scipy.interpolate.interp1d，这个函数在数组中输入NaN值。在

当我试图将S1和S2与内部的NaN关联时，相关数组总是[NaN, NaN, NaN, ... , NaN, NaN, NaN]

我的目的是： 1） 检测S1和S2是否是同一信号（如果相关性高于某个阈值，我将认为它们是相同的信号） 2） 如果有，检测它们之间的移动，这样我就可以移除它

为了说明我的算法，我创建了一个简单的代码

import numpy as np
from scipy.signal import correlate

norm = np.linalg.norm

x = np.array([np.nan,1,2,3,0,0,np.nan])
y = np.array([1,2,3,0,0,np.nan,np.nan,np.nan])

corr = correlate(x, y)

print(corr/(norm(x)*norm(y)))

这里的相关函数是scipy.signal.correlate，但是我尝试了np.关联我也得到了同样的结果

在一个stackoverflow帖子中，我尝试了以下方法：

^{pr2}$

但我还是只有NaN值。。在

我做错什么了吗？在

Answer 1

如果任何信号包含NaN，则retusrn将全部为NaN。

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使用此方法首先删除NAN，然后使用相关函数：

x = np.array([np.nan,1,2,3,0,0,np.nan])
y = np.array([1,2,3,0,0,np.nan,np.nan,np.nan])

x = x[~np.isnan(x)]
y = y[~np.isnan(y)]

corr = np.corrcoef(x, y)

#corrcoef returns the normalised covariance matrix so you want the [1,0] or [0,1] element of this matrix
print(corr[1,0])
#1.0