写一段MATLAB代码，对一个二维数组按行进行预白化

假设有一个二维数组A，大小为m x n，其中m表示行数，n表示列数。按行进行预白化的实现过程如下：

1. 计算每一行的均值，得到一个均值向量mu，大小为1 x n。

2. 将每一行的均值向量mu减去原始数据A的每一行，得到一个新的二维数组B，大小也为m x n。

3. 计算B的协方差矩阵C，大小为n x n。

4. 对C进行特征值分解，得到特征值矩阵D和特征向量矩阵V。

5. 计算V的逆矩阵，得到一个新的矩阵V_inv。

6. 将B乘以V_inv，得到一个新的二维数组C，大小为m x n。

7. 对C的每一行进行归一化处理，即将每一行的所有元素除以该行元素的平方和的平方根。

下面是MATLAB代码的实现：

% 原始数据
A = rand(10, 5);

% 计算均值向量
mu = mean(A, 2);

% 减去均值向量
B = A - repmat(mu, 1, size(A, 2));

% 计算协方差矩阵
C = cov(B);

% 特征值分解
[V, D] = eig(C);

% 计算V的逆矩阵
V_inv = inv(V);

% 白化处理
C = B * V_inv;

% 归一化处理
C_norm = bsxfun(@rdivide, C, sqrt(sum(C.^2, 2)));

其中，bsxfun()函数是MATLAB中的广播函数，用于对数组进行广播操作。可以将每行的元素分别除以该行元素的平方和的平方根。

相关问题

一个二维数组，每行是一个数据样本，写一段MATLAB代码，实现对每个数据样本的预白化

假设有一个二维数组A，大小为m x n，其中m表示行数，n表示列数。每一行代表一个数据样本，现在需要对每个数据样本进行预白化。按照上面的步骤，对每个数据样本进行预白化的实现过程如下：

1. 对每个数据样本求均值，得到一个均值向量mu，大小为1 x n。

2. 将均值向量mu减去该数据样本，得到一个新的一维数组B，大小为1 x n。

3. 计算B的协方差矩阵C，大小为n x n。

4. 对C进行特征值分解，得到特征值矩阵D和特征向量矩阵V。

5. 计算V的逆矩阵，得到一个新的矩阵V_inv。

6. 将B乘以V_inv，得到一个新的一维数组C，大小为1 x n。

7. 对C进行归一化处理，即将C的所有元素除以C的平方和的平方根。

8. 将C作为该数据样本的白化后的结果。

下面是MATLAB代码的实现：

% 原始数据
A = rand(10, 5);

% 对每个数据样本进行预白化
for i = 1:size(A, 1)
    % 取出当前数据样本
    x = A(i,:);
    
    % 计算均值向量
    mu = mean(x);
    
    % 减去均值向量
    B = x - mu;
    
    % 计算协方差矩阵
    C = cov(B);
    
    % 特征值分解
    [V, D] = eig(C);
    
    % 计算V的逆矩阵
    V_inv = inv(V);
    
    % 白化处理
    C = B * V_inv;
    
    % 归一化处理
    C = C / norm(C);
    
    % 将处理后的结果存储回原矩阵
    A(i,:) = C;
end

通过循环遍历每个数据样本，对每个数据样本进行预白化处理，并将处理后的结果存储回原矩阵。

对一个二维数组进行数据压缩matlab代码

以下是对二维数组进行行压缩和列压缩的Matlab代码：

行压缩：

A = [1 1 1 0 0; 0 1 0 0 1; 1 0 0 1 1];
B = [];
for i = 1:size(A,1)
    row = A(i,:);
    B = [B; find(row)];
end

列压缩：

A = [1 1 1 0 0; 0 1 0 0 1; 1 0 0 1 1];
B = [];
for i = 1:size(A,2)
    col = A(:,i);
    B = [B; find(col)];
end

其中，`A`为要进行压缩的二维数组，`B`为压缩后的结果。行压缩将每一行中非零元素的列坐标存储到`B`中，列压缩将每一列中非零元素的行坐标存储到`B`中。