python - 关于 numpy 关联 : not giving expected result 的问题

Question

我想确保我正确使用 numpy 的关联，它没有给我我期望的答案。也许我误解了相关函数。这是带有注释的代码片段:

import numpy as np
ref = np.sin(np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 10000)) # make some data
fragment = ref[2149:7022] # create a fragment of data from ref
corr = np.correlate(ref, fragment) # Find the correlation between the two
maxLag = np.argmax(corr) # find the maximum lag, this should be the offset that we chose above, 2149
print(maxLag)
2167 # I expected this to be 2149.

corr 数组中相关性最大的索引不是这两个数据集之间的滞后吗？我认为我为较小的数据集选择的起始索引将是具有最大相关性的偏移量。

为什么我的预期 2149 和结果 2167 之间存在差异？

谢谢

Answer 1

对我来说这看起来像是一个精度误差，互相关是一个积分，在离散空间中表示时总是会出现问题，我猜当值接近 0 时就会出现问题。也许如果你增加数字或者提高精度，差异将会消失，但我认为这并不是真正必要的，因为您在使用离散互相关时已经在处理近似值，下面是相关图，您可以看到这些值确实很接近: