信号相关“相同”/“完全”的意思？

Question

我想知道模式参数是什么信号相关（或数字关联)卑鄙？在

def crossCorrelator(sig1, sig2):
    correlate = signal.correlate(sig1,sig2,mode='same')
    return(correlate)
flux0 = [ 0.02006948  0.01358697 -0.06196026 -0.03842506 -0.09023056 -0.05464169 -0.02530553 -0.01937054 -0.01237411  0.03472263  0.17865012  0.27441767  0.23532932  0.16358341  0.08743969  0.12166425  0.10287468  0.13430794  0.08262321  0.0515434   0.04657624  0.09017276  0.09131331  0.04696824 -0.03901519 -0.01413654  0.05448175  0.1236946   0.09968044 -0.001584 -0.06094561 -0.02998289 -0.00113092  0.04336605  0.01105071  0.0527657  0.03825847  0.02309524]

flux1 = [-0.02946104 -0.02590192 -0.02274955  0.00485888 -0.0149776   0.01757462  0.02820086  0.0379213   0.03580811  0.06507382  0.09995243  0.12814133  0.16109725  0.12371425  0.08273643  0.09433014  0.05137761  0.04057405 -0.08171598 -0.06541216  0.00126869  0.09223577  0.06811737  0.0795967  0.08689563  0.0928949   0.09971169  0.05413958  0.05410236  0.00120439  0.02454734  0.06450544  0.01508899 -0.06100537 -0.10038889 -0.00651572  0.01095773  0.05517478]

correlation = crossCorrelator(flux0,flux1)

f, axarr = plt.subplots(2)
axarr[0].plot(np.arange(len(flux0)),flux0)
axarr[0].plot(np.arange(len(flux1)),flux1)
axarr[1].plot(np.arange(len(correlation)),correlation)
plt.show()

当我使用'same'模式时，相关数组的维数与full的通量相同，它有double？如果len（flux0/1）是维时间，len（相关）是什么维？在

我真的更想找一个数学解释，到目前为止我发现的答案更多的是技术性的。。。在

Answer 1

给定长度分别为a和b的两个序列（a[0]，…，a[a-1]）和（b[0]，…，b[b-1]），卷积计算如下：

c[n]=总和a[m]*b[n-m]

如果mode=="full"，则计算从0到A+B-2的n的卷积，因此返回数组有A+B-1元素。在

如果mode=="same"，那么scipy.signal.correlate计算从（B-1）/2到A-1+（B-1）/2的n的卷积，其中假设是整数除法。返回数组有一个元素。numpy.correlate只有当A>；=B时，才会以相同的方式工作；如果A小于B，则会切换两个数组（返回的数组有B个元素）。在

如果mode=="valid"，则计算从min（A，B）-1到max（A，B）-1的n的卷积，因此有max（A，B）-min（A，B）+1个元素。在