cross-correlation

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イメージのステッチングに位相相関を使用し、テストデータのほとんどの部分で良好な結果が得られます。私はちょうど左右の画像と上下の画像のペアをステッチしています（シフトのみ）しかし、いくつかの奇妙な動作があります。まず奇妙な座標ウィンドウをハミングの、私はその後、座標 //if L-R pt.x= src->width-maxloc.x; pt.y= src->height-maxloc.y;

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時系列解析のためのデータ構造R

基本的な質問ですが、検索を試みて答えを得ることができませんでした。私は、420種類の企業に関連する1万以上の時系列記録を持っています。各会社にはタイムスタンプ（月/年）といくつかの変数があります。時系列は同じ長さではありません。この段階ですべてのレコードがしている私は、後に相互相関、時系列クラスタリングを行うとベクトル自己回帰モデルを構築する必要があります。この Date Code Var

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Rのccf（）関数で使用される相関法は何ですか？

Rの相互相関関数ccf()にどのような相関方法（たとえば、スピアマン、ピアソン、ケンドール）が使用されているかを調べようとしています。 cor(x=x,y=y, method='spearman')を使用する2つの時系列を比較し、ccf(x=x,y=y)を使用してそれらを比較しました。スピアマン相関が有意であったが、遅れは、ccf()では有意ではなかった。私は2つの方法が異なる結果をどのように作り

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0ラグでのノーマルplt.xcorrとnp.corrcoefとの差

私は2つの比較的小さな時系列間の相互相関に取り組んでいますが、達成しようとすると私は自分自身を調整できない問題にぶつかっています。まず、plt.xcorrとnp.correlateの間の依存関係を理解します。しかし、plt.xcorrとの差を調整するのに問題がありますか？ a = np.array([ 7.35846410e+08, 8.96271634e+08, 6.16249222e+08

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テキストファイル内のパターンを検索するための高速アルゴリズム

私は二重の配列、約200,000行×100列を持っています、そして、私は与えられたパターンに最も似たシーケンスを含む行を見つける高速アルゴリズムを探していますパターンは10〜100要素のどこにでもあり得る）。私はPythonを使用しているので、ブルートフォース方式（以下のコード：各行をループし、列インデックスを開始し、各点でユークリッド距離を計算する）には約3分かかります。 numpy.corre

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中規模の配列の相互相関

私はそれぞれ約10-100万の倍精度要素を持つ16個の1D配列を持っています。私はそれらの間に相互相関を実行する必要があります。すなわち、1と2、1と3、...、1と16、2と3、2と4、...、2と16など。これは、MacBook Intel Core 2デュオ2.4GHzでは4GBのRAMで効率的に実行することはできません。私の質問は、一般的なアプローチは何か、ブルートフォース（速いプロセッサ

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位相相関画像ステッチング用の2D（ImageJのステッチ2D）

イメージステッチングの標準位相相関を使用しています。正常な結果が得られますが、ハード画像では間違った結果になりますが、ImageJ（FIJI）のStitch 2Dプラグインは大部分の場合に良い結果をもたらします。このペーパーで説明しているプラグインで使用されるアルゴリズムhttp://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/11/1463.

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部分的な相互関係があるR

タイトルはかなり自明です。私は、他のラグの値に対して制御された2つの時系列間の相互相関を計算したい。私はこれを行うための既存のRコードを見つけることができませんし、私は自分自身で何かを書くことを試みる統計（またはR）の知識には十分に自信がありません。これは、自己相関の代わりに相互相関のための部分自己相関関数に類似しています。私のより大きな目的は、物理システムのさまざまな測定（ブラザーのガンマ線測

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Matlab：xcorr 1d相互相関正規化問題

私は長さ= 5の参照信号（s1）と長さ= 25サンプル（同じ5サンプル信号s1のシフト版を含む）の別の信号（s2）を持っています。信号s1とs2の間のサンプル距離（遅延/遅れ）を計算するために、2つの信号間の正規化された相互相関を求めます。正規化を見つける [R lags]=xcorr(s2,s1,'coeff'); [vm im]=max(R); %max. correlation and

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可能なすべての組み合わせのループ

可能なすべてのデータの組み合わせの相関を見つけるスクリプトにスクリプトを含めることができます。これは、次のコードによって手動で行うことができます。 clear all %generate fake data LName={'Name1','Name2','Name3'}; Data={rand(12,1),rand(12,1),rand(12,1)}; %place in a struct