两个信号的归一化互相关在Python中的实现

在Python中，可以使用numpy库来实现两个信号的归一化互相关。下面是一个示例代码：

import numpy as np

def normalize(signal):
    # 归一化信号
    normalized_signal = (signal - np.mean(signal)) / np.std(signal)
    return normalized_signal

def cross_correlation(signal1, signal2):
    # 对信号进行归一化
    normalized_signal1 = normalize(signal1)
    normalized_signal2 = normalize(signal2)
    
    # 计算互相关
    correlation = np.correlate(normalized_signal1, normalized_signal2, mode='same')
    return correlation

# 示例信号
signal1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
signal2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 计算归一化互相关
correlation = cross_correlation(signal1, signal2)

print(correlation)

运行以上代码，将输出两个信号的归一化互相关结果。这里的实现假设信号已经是一维的，并且长度相同。如果信号长度不一致，可以根据情况进行处理，如进行补零等。