白化权函数的matlab代码

以下是白化权函数的 Matlab 代码：

function [X, mu, sigma] = whiten(X)

% 计算均值和标准差
mu = mean(X);
sigma = std(X);

% 白化权函数
X = bsxfun(@minus, X, mu);
X = bsxfun(@rdivide, X, sigma);

end

这个函数将输入的数据 X 进行白化处理，即将其转换为零均值、单位方差的数据。

相关问题

白化权函数MATLAB计算

白化权函数是用于PCA（主成分分析）中的一种数据预处理方法，其目的是消除数据的相关性，使得不同维度之间的方差相等。白化权函数的计算可以使用MATLAB中的cov函数和eig函数。

假设有一个m×n的矩阵X，其中m是样本数，n是特征数。首先需要计算X的协方差矩阵C，可以使用MATLAB中的cov函数：

C = cov(X);

然后需要计算C的特征值和特征向量，可以使用MATLAB中的eig函数：

[V,D] = eig(C);

其中V是特征向量矩阵，D是特征值矩阵。特征值矩阵D的对角线元素即为协方差矩阵的特征值，特征向量矩阵V的每一列即为对应的特征向量。

接下来需要计算白化权函数，可以使用下面的公式：

W = V * diag(1./sqrt(diag(D))) * V';

其中diag函数用于提取矩阵的对角线元素，sqrt函数用于计算每个特征值的平方根，1./是除法操作的点除法。

最后，将白化权函数应用到原始数据X上，即可得到白化后的数据：

Xw = X * W;

其中，Xw即为白化后的数据矩阵。

三角白化权函数matlab

以下是一个简单的三角白化权函数的MATLAB代码示例：

function w = triangularWhiteningWeights(n)
% n: length of signal
% w: triangular whitening weights

% create triangular weight function
w = 1 - abs(1:n-n/2) / (n/2);

% normalize weights
w = w / sum(w);

% take square root of weights for whitening
w = sqrt(w);
end

这个函数使用三角权函数来计算信号的白化权重。该函数返回一个向量w，其中包含n个三角权重，用于对信号进行白化。