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如图，这样三个信号，采样率10000hz。都是火线的电流信号（采样板卡是电压采样，所以用传感器转化成了电压信号），我把信号放大了相应倍数使得三个信号都峰值接近±1.可以看出信号本身是很相似的，最开始我是试图用求卷积最大值的方式来确定信号相关性的，但是结果一直有错误。
我个人分析原因可能是这样的。我计算卷积的方式截取到如图的一个周期的信号，保存在一个文件里作为卷积的X序列，再以10000hz采样率，每通道读1000样本实时采样火线电流信号，作为Y序列。两者卷积，因为三个信号周期相同，都是200个采样点，所以卷积最大值结果都会出现在如图信号一周期信号200个采样点对应相乘再累加。 正是因为信号相似，通过计算我发现示波器的火线电流一周期信号在43-94采样点所有采样点累加是-7.69，而打印机在这个区间累加是-13.57.还有火线电流一周期信号在144-193采样点所有采样点累加是9.34，而打印机在这个区间累加是13.21. 这样导致我做卷积时X序列设置为示波器一周期200点信号，Y序列为打印机实时采样信号时得到的结果比Y序列为示波器实时采样信号还大。这样就不能体现信号与本身的相关性最大。 ps：目前只是分析了这3个信号，之后可能会加入其他的信号一起识别，需要分辨出到底哪个设备开启了，或者一起开启了等等。有没有大神可以提供一个分析思路。 
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