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#汽车和交叉相关性python代码
进口numpy np
进口matplotlib。pyplot作为plt
熊猫作为pd导入

#这是交叉相关的部分
# in1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
# in2 = (11、12、13、14、15、16、17、18、19)

#这是汽车相关的部分
三机一体= [1,2,3,4,5,6,7,8,9)
in2 = [0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

打印(in)
打印(in2)

如果len (in) > len (in2):
垫= len (in) len (in2)
in2 = np.append ([in2], [np.zeros (pad)))
elif len (in) < len (in2):
垫= len (in2) len (in)
in1 = np.append ([in], [np.zeros (pad)))

out_len = len (in)
= np.zeros (out_len)
相关系数= np。corrcoef (in1, in2)
打印(corr)


tmp = in2
tmp = np.transpose (tmp)
我= 0
虽然我< out_len:
[我]= in1[我]* tmp[我]
我+ = 1

indexMaxValue = max ()
打印(indexMaxValue)
peak_index = pd.Series(出).idxmax () + 1
打印(“延迟的零矢量= ",len (in2) - peak_index)
打印(“马克斯指数或峰值从开始即位置0 = ",pd.Series(出).idxmax ())
plt.plot(出)
plt.show ()

#这是汽车相关的部分

三机一体= [1,2,3,4,5,6,7,8,9)

in2 = [0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

延迟的零向量= 4

马克斯或峰值指数从开始即位置0 = 8

#这是交叉相关的部分

三机一体= [1,2,3,4,5,6,7,8,9)

in2 = (11、12、13、14、15、16、17、18、19)

延迟的零矢量= 0

马克斯或峰值指数从开始即位置0 = 8