一种评价降相关算法效果的方法
本发明公开了一种评价降相关算法效果的方法,首先通过对原始协方差阵进行 Cholesky 下三角(LLT) 分解,选择 L 矩阵作为规约基计算原始协方差阵的长度缺陷。其次,对原始协方差阵进行降相关,然后得 到降相关后的协方差阵,再对其进行 Cholesky 下三角(LZLZT)分解,同样利用分解后的 LZ矩阵计算其长 度缺陷,计算方法简单且顾及了矩阵维数。最后,降相关前的长度缺陷和降相关后的长度缺陷进行做差,得 到的数值越大,表明降相关效果越好。该方法可以有效的评价降相关效果,同时长度缺陷考虑了协方差阵的 维数问题,且计算简单,克服了耗时等问题。从而有效的提高了评价方法的稳定性和实时性。
武汉大学
2021-04-13