Python中具有顺序的自相关矩阵答案

【问题标题】：autocorrelation matrix with order in PythonPython中具有顺序的自相关矩阵
【发布时间】：2020-05-14 18:42:11
【问题描述】：

我有一个 lpc 分析所需的滞后自相关矩阵方程：

我写了方法：

def autocorr_matrix(x,order):
    R = numpy.zeros((order, order))
    for i in range(0,order):
        for j in range(0,order):
            R[i,j] = autocorrelate(x, abs(i-j))
    return R
def autocorrelate(x,lag):
    return numpy.correlate(x[0:len(x)-lag],x[lag:len(x)])

这是正确的解决方案吗？有人知道我如何测试这些方法的结果吗？

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Estimate Autocorrelation using Python
谢谢，但没有。作为结果的链接是无限的自相关向量。在我的等式中是受 lpc 顺序限制的矩阵

标签： python matrix lpc autocorrelation

【解决方案1】：

要测试您的结果，您可以使用两种方法：

1- 创建两个带相移的 sin 信号，看看您的代码是否可以测量相关性。

2- 使用一些可信赖的库进行关联并检查您的结果。我正在使用的库是“statsmodel”： statsmodel.org

from statsmodels.tsa.stattools import acf,ccf

acf 用于自相关，ccf 用于互相关。

【讨论】：