matlab白化权函数,《灰色系统、白化规律和白化权函数.pdf》-支持高清全文免费浏览-max文档...

白化是一种数据预处理方法，它可以将数据中的相关性降至最低，从而提高数据的独立性和可分性。在 MATLAB 中，可以使用以下代码实现白化：

% 假设样本数据存储在矩阵 X 中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
X = randn(100, 10); % 生成 100 个样本，每个样本有 10 个特征

% 计算数据的协方差矩阵
C = cov(X);

% 对协方差矩阵进行特征值分解
[V, D] = eig(C);

% 计算白化矩阵
W = V * diag(1./sqrt(diag(D) + 1e-6)) * V';

% 对数据进行白化处理
Xw = X * W;

在上面的代码中，首先生成了一个包含 100 个样本、每个样本有 10 个特征的矩阵 X。然后计算了 X 的协方差矩阵 C，并对其进行了特征值分解。根据白化的定义，白化矩阵应该是协方差矩阵的特征向量矩阵乘以特征值矩阵的平方根的逆矩阵。在实现中，我们使用了 diag 函数将特征值矩阵的对角线元素提取出来，并加上一个微小的正数，避免出现除以 0 的情况。最后，将白化矩阵应用到原始数据 X 上，得到白化后的数据 Xw。