Numpy 最大长度序列的线性自相关不收敛于Kronecker delta

。对于小长度，例如n=2**7:

import numpy as np 
from scipy.signal import max_len_seq
import matplotlib.pyplot as plt

seq = max_len_seq(7)[0]* 2 - 1
acorr = np.correlate(seq, seq, 'full')
plt.plot(acorr);

但不适用于较长的长度，例如n=2**8

seq = max_len_seq(8)[0]* 2 - 1
acorr = np.correlate(seq, seq, 'full')
plt.plot(acorr);

这里发生了什么？这是舍入问题吗？

“这是舍入问题吗？”

有点

seq.dtype

是

np.int8

，当

correlate

的输入数组具有相同的类型时，返回的数组也具有该数据类型。所以

acorr.dtype

是

np.int8

。问题在于，真实相关性计算中的值范围为-18到255，而该范围不能用

np.int8

表示。尖峰的值255“环绕”为值-1。（我想这是一个绕圈子的问题。）

解决方法是将

seq

转换为浮点，这可以通过将

seq=max_len_seq（8）[0]*2-1

中的一个系数设置为浮点值来实现。例如

seq = max_len_seq(8)[0]* 2 - 1.0

然后

seq

（因此

acorr

）具有数据类型

np.float64

，并且该图显示了预期峰值