【代码片段】使用Python进行信号互相关分析与时延计算

使用Python进行信号互相关分析与时延计算

引言

在分布式采集系统中，多个采集设备（如麦克风）可以用来定位信号源的位置。这一技术在声学定位、地震监测和无线电导航等领域有广泛应用。本文将介绍如何使用Python进行两个信号的互相关分析，以计算它们之间的时延，并展示如何通过麦克风阵列对声源进行定位。

基本原理

互相关（Cross-correlation）是一个度量两个信号相似性的工具。通过计算两个信号的互相关，可以确定它们之间的时间延迟。对于麦克风阵列声源定位，多个麦克风接收到的信号会有不同的到达时间，通过计算这些时间差，可以推算出声源的位置。

互相关计算与时延估计

1. 生成振弦信号

首先，我们生成两个振弦信号，一个是原始信号，另一个是延迟后的信号。延迟可以模拟信号在不同麦克风之间传播的时间差。

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

# 采样频率
fs = 10000
# 时间向量
t = np.arange(0, 1.0, 1/fs)

# 原始信号
freq = 50  # 频率为50Hz
signal1 = np.sin(2 * np.pi * freq * t)

# 延迟后的信号
delay = 0.005  # 延迟5ms
delay_samples = int(