本發明公開了一種評價降相關算法效果的方法,首先通過對原始協方差陣進行 Cholesky 下三角(LLT)
分解,選擇 L 矩陣作為規約基計算原始協方差陣的長度缺陷。其次,對原始協方差陣進行降相關,然后得
到降相關后的協方差陣,再對其進行 Cholesky 下三角(LZLZT)分解,同樣利用分解后的 LZ矩陣計算其長
度缺陷,計算方法簡單且顧及了矩陣維數。最后,降相關前的長度缺陷和降相關后的長度缺陷進行做差,得
到的數值越大,表明降相關效果越好。該方法可以有效的評價降相關效果,同時長度缺陷考慮了協方差陣的
維數問題,且計算簡單,克服了耗時等問題。從而有效的提高了評價方法的穩定性和實時性。
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