我正在尝试使用Numpy在Python中使用一些时间序列分析.
我有两个中等大小的系列,每个都有20k值,我想检查滑动相关性.
corrcoef给我输出一个自相关/相关系数矩阵.在我的案例中没有任何有用的东西,因为其中一个系列包含滞后.
相关函数(在mode ="full"中)返回一个40k元素列表,看起来像我想要的结果类型(峰值远离列表中心,如滞后所示),但是这些值都很奇怪 - 高达500,当我期待从-1到1的东西时.
我不能把它全部除以最大值; 我知道最大相关性不是1.
我怎样才能规范化"互相关"("完全"模式中的相关性),因此返回值将是每个滞后步骤的相关性,而不是那些非常大的奇怪值？
Matlab 的互相关函数xcorr(x,y,maxlags)有一个选项maxlag，它返回滞后范围内的互相关序列[-maxlags:maxlags]。Numpy numpy.correlate(N,M,mode)有三种模式，但它们都不允许我设置特定的延迟，这与 full (N+M-1)、 same(max(M, N))或 valid 不同(max(M, N) - min(M, N) + 1 )。对于len(N) = 60000, len (M) = 200，我想将滞后设置为 100。