python - 计算不同时间序列的相关性

我有几个时间序列，即我在 15 分钟内测量了几个信号。每个信号每秒采样多次，但不同信号的时间戳不相等。假设我们从时间 0 开始。例如，信号一具有以下内容(时间戳、值):

0.1s: 954
0.2s: 1000
0.24s: 1090
0.3s: 855
0.45s: 600
...

信号二具有以下内容(时间戳、值):

0.05s: 900
0.13s: 960
0.2s: 1000
0.29s: 850 
0.33s 800
...

我现在如何计算这些时间序列值的相关性，例如 python 还是Matlab？如果这些值始终处于相同的时间戳，我可以只计算各个值之间的相关性，但不幸的是这些值不具有相同的时间戳。

最佳答案

假设您有一个信号，其值位于数组 s1 中在时间点t1 ，以及一个信号s2在时间点评估t2 。与NumPy在Python中:

为两个信号选择一组公共(public)时间点 t 。您可以选择t1或t2 ，或使用 np.linspace 计算所考虑时间范围内的线性空间。无论如何，我会确保 t 的最小值和最大值都在 t1 的范围内和t2以避免推断。
计算两个信号的插值，s1interp和s2interp 。这可以通过 np.interp 来完成，计算线性插值。如果需要更复杂的插值方法，可以看看SciPy的 interp1d .
计算 s1interp 之间的相关性和s2interp 。这是通过 np.corrcoef 完成的.

关于python - 计算不同时间序列的相关性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46327022/