写一段MATLAB代码,对一个二维数组按行进行预白化
时间: 2024-01-20 18:04:41 浏览: 91
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。
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