matlab对白化数据去白代码
时间: 2023-10-10 11:11:15 浏览: 91
这是一段用 MATLAB 实现白化数据的代码:
```matlab
% load data
load('data.mat')
% mean subtraction
mean_x = mean(x, 2);
x = bsxfun(@minus, x, mean_x);
% covariance matrix
cov_x = x * x' / size(x, 2);
% diagonalization
[W, D] = eig(cov_x);
P = W * diag(sqrt(1./(diag(D) + 1e-6))) * W';
% whitening
x_white = P * x;
```
这段代码首先载入原始数据 `x`,然后进行均值减法,即对每列数据减去均值,使每列数据的平均值为 0。接着计算协方差矩阵 `cov_x`,然后对其进行对角化,得到对角矩阵 `D` 和正交矩阵 `W`,使得 `W*D*W'` 即为 `cov_x`。最后,根据白化的定义,将原始数据乘上白化矩阵 `P=W*(D+eps)^(-1/2)*W'`,就得到了白化后的数据 `x_white`。注意,这里加上了一个很小的正数 `eps`,以免有些特征值太小,导致产生除数为零的情况。
相关问题
白化代码 matlab
白化代码是一种用于数据预处理的技术,它可以降低数据集中的冗余信息和噪音。在matlab中,白化代码可以帮助将数据转换为具有零均值和单位方差的新表示形式。这种数据预处理方法在很多机器学习和图像处理任务中都很常见。
您提到的两个引用中,分别介绍了两种不同的白化代码。第一个引用中提到的白化代码是用于神经网络和图像分割工具箱的,实现了稀疏自动编码器等功能,可以从自然图像中提取特征。而第二个引用中提到的白化代码是用于快速的尖峰分拣,适用于数百个通道的电生理记录。
因此,白化代码在matlab中有多种实现方式,具体使用哪种方法取决于您的应用场景和需求。
多维矩阵白化滤波的MATLAB代码
白化滤波是指对数据进行预处理,使得数据在不失真的情况下去除冗余信息,提高数据的表现力。下面是多维矩阵白化滤波的MATLAB代码:
```
function [X_whiten, M, P] = whiten(X)
% 计算均值
M = mean(X, 2);
% 中心化
X = X - repmat(M, 1, size(X, 2));
% 计算协方差矩阵
C = cov(X');
% 特征值分解
[V, D] = eig(C);
% 计算白化矩阵
P = diag(1.0./sqrt(diag(D) + 1e-5)) * V';
% 白化
X_whiten = P * X;
end
```
其中,输入参数X为需要进行白化滤波的矩阵,输出参数X_whiten为白化后的矩阵,M为均值,P为白化矩阵,用于还原原始数据。在函数中,首先计算均值,然后进行中心化,接着计算协方差矩阵,并进行特征值分解,最后计算白化矩阵,并对原矩阵进行白化操作。注意,为了避免分母为0的情况,加上一个很小的数1e-5。
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