计算不同时间序列的相关性

Question

我有几个时间序列，即我在15分钟内测量了几个信号。 每个信号每秒采样几次，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（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
...

现在如何在python或Matlab中计算这些时间序列的值的相关性？ 如果这些值将始终处于相同的时间戳，则我可以仅计算各个值之间的相关性，但不幸的是，这些值不在同一时间戳上。

Answer 1

假设您在时间点t1一个数组s1中的值的信号，并且在时间点t2处有一个信号s2求值。 在Python中使用NumPy ：

1. 为两个信号t选择一组公共的时间点。 您可以选择t1或t2 ，或者使用np.linspace在考虑的时间范围内计算线性空间。 无论如何，我都会确保t的最小值和最大值在t1和t2的范围内，以避免外推。
2. 计算两个信号s1interp和s2interp 。 可以使用np.interp来完成，它可以计算线性插值。 如果您需要更复杂的插值方法，可以看看SciPy的interp1d 。
3. 计算s1interp和s2interp之间的相关性。 这是通过np.corrcoef完成的。

Answer 2

您可以对其中一个数据集进行一些简单的插值（请参见MATLAB的interp1 ），以使它们共享采样率，如果那是您唯一的问题...

X =[0.1   954
    0.2   1000
    0.24  1090
    0.3   855
    0.45  600];

Y =[0.05  900
    0.13  960
    0.2   1000
    0.29  850 
    0.33  800];

t = Y(:,1); % get time samples from Y
% Interpolate (linearly, with extrapolation) X2 values onto time samples t
X2 = [t, interp1(X(:,1), X(:,2), t, 'linear', 'extrap')];

>> X2 = [0.05  931
         0.13  967.8
         0.2   1000
         0.29  894.1667
         0.33  804];

现在它们具有相同的样本点，您可以做自己喜欢的事。