matplotlib.axes.Axes.xcorr #

hachas xcorr ( x , y , normed=True , detrend=<function detrend_none> , usevlines=True , maxlags=10 , * , data=None , **kwargs ) [fuente] #

Trace la correlación cruzada entre x e y .

La correlación con el retraso k se define como \(\sum_n x[n+k] \cdot y^*[n]\), dónde\(y^*\)es el complejo conjugado de\(y\).

Parámetros :
x, y en forma de matriz de longitud n
detrend invocable, predeterminado: mlab.detrend_none(sin detrending)

Una función de tendencia aplicada a x e y . Debe tener la firma

detrend(x: np.ndarray) -> np.ndarray
booleano normalizado , predeterminado: Verdadero

Si True, los vectores de entrada se normalizan a la longitud unitaria.

usevlines bool, por defecto: Verdadero

Determina el estilo de la trama.

Si Truese trazan líneas verticales desde 0 hasta el valor xcorr usando Axes.vlines. Además, se traza una línea horizontal en y=0 usando Axes.axhline.

Si False, los marcadores se trazan en los valores de xcorr usando Axes.plot.

maxlags int, predeterminado: 10

Número de retrasos a mostrar. Si es Ninguno, devolverá todos los retrasos.2 * len(x) - 1

Devoluciones :
matriz de retrasos (longitud 2*maxlags+1)

El vector de retraso.

matriz c (longitud 2*maxlags+1)

El vector de correlación automática.

línea LineCollectionoLine2D

Artistañadido a los Ejes de la correlación:

b Line2Do Ninguno

Línea horizontal en 0 si usevlines es True Ninguno usevlines es False.

Otros parámetros :
propiedad de estilo de línea Line2D, opcional

El estilo de línea para trazar los puntos de datos. Solo se usa si usevlines es False.

marcador str, por defecto: 'o'

El marcador para trazar los puntos de datos. Solo se usa si usevlines es False.

objeto indexable de datos , opcional

Si se proporcionan, los siguientes parámetros también aceptan una cadena s, que se interpreta como data[s](a menos que esto genere una excepción):

x , y

**kwargs

Se pasan parámetros adicionales a Axes.vlinesy Axes.axhlinesi usevlines es True; de lo contrario, se pasan a Axes.plot.

notas

La correlación cruzada se realiza con numpy.correlatecon .mode = "full"

Ejemplos usando matplotlib.axes.Axes.xcorr#

Demostración de correlación cruzada y automática

Demostración de correlación cruzada y automática

Demostración de correlación cruzada y automática