WEIGHTEDCOV 返回加权协方差的对称矩阵 C，该矩阵根据输入 T×N 矩阵 Y 计算，该矩阵 Y 的行是观察值，列是变量，以及输入 T×1 的观察值权重向量 w。 如果观察结果并非完全相同并且需要根据某些理论假设或知识进行加权，则此函数可能是 COV 的有效替代方案。 C = WEIGHTEDCOV(Y, w) 返回一个半正定矩阵 C，即它的所有特征值都是非负的。 如果 w =ones(size(Y, 1), 1)，WEIGHTEDCOV(Y, w) 和 COV(Y, 1) 之间没有区别。 参考：矩阵表示法中的数学公式可在 F. Pozzi、T. Di Matteo、T. Aste 的“指数平滑加权相关”中找到，欧洲物理杂志 B，第 85 卷，第 6 期，2012 年。DOI:10.1140/epjb/ e2012-20697-x。 例子： % 生成相关的随机过程T = 1

行业分类-设备装置-一种基于协方差矩阵特征分解的抗干扰算法的FPGA实现方法及实现装置.zip

派里曼 pyriemann是用于通过黎曼几何进行协方差矩阵操纵和分类的python软件包。 主要目标是对多种生物信号进行分类，例如EEG，MEG或EMG。 这项工作仍在进行中，敬请期待。 此代码是BSD许可的（3子句）。 文献资料 该文档位于 安装 使用PyPI pip install pyriemann 或使用pip + git作为最新版本的代码： pip install git+https://github.com/alexandrebarachant/pyRiemann 当前不支持Anaconda，如果要使用anaconda，则需要在anaconda中创建虚拟环境，将其激活并使用上述命令进行安装。 从来源 对于最新版本，您可以使用setup.py脚本从源文件中安装软件包。 python setup.py install 或在开发人员模式下能够修改源代码。 python

通过堆叠对角线上和下方的 x 元素来创建列向量； 每一列都放入一个矩阵中。 它按列顺序执行此操作。 创建是因为我无法让 Mike Cliff 的 vech 函数处理多维数组。

第四步：构建协方差矩阵

利用c#语言实现协方差矩阵、相关系数矩阵及他们的特征值计算，可执行源码。

针对鲁棒Capon波束形成算法中采用牛顿迭代求解对角加载因子时，运算量大且算法旁瓣增益高的问题，提出了一种改进的稳健波束形成算法。首先对干扰协方差矩阵进行重构，然后将重构的协方差矩阵投影到噪声子空间，使期望信号导向矢量在噪声子空间投影最优，最后精确求解对角加载因子。该方法的运算量低于RCB算法中牛顿迭代和最差性能最优（WCPO）算法中凸规划运算，并且提高了加载因子的计算精度。实际仿真结果表明，改进算法有效克服了信号方向估计误差，具有更低且稳定的旁瓣增益，输出信干噪比性能优于现有其他方法。

矩阵用matlab代码实现用于以下方面的计算材料：“对大型已实现协方差矩阵和投资组合选择进行建模和预测。” Laurent Callot，Anders B. Kock，Marcelo C. Medeiros。 日期29/12/2015 该存储库包含用于计算结果的材料：“对大型实现的协方差矩阵和投资组合选择进行建模和预测。” 由于所涉及计算的复杂性和中间输出的大小，因此当前存储库中的物料不包含保存生成输出所必需的预测结果。 包括本文中使用的所有代码以及原始数据。 数据 数据包含在数据文件夹中。 以CRK开头的文件是R数据文件，其中包含针对不同聚合级别的数据的不同子集的已实现协方差矩阵。 这些是Rdata文件，可以使用R中的命令load('CRK_file_name) 。 我们有1474每日观察，315每周观察和72每月观察。 每行包含一个已实现的协方差矩阵（道琼斯30支股票的465列，道琼斯指数以标准普尔500指数增强的496列）。 通过连接已实现协方差矩阵的上对角线构造行，从而使条目为：var（stock1），cov（stock1，stock2），var（stock2），cov（sto

协方差矩阵与主成成分分析

通过C语言实现三维协方差矩阵运算，包含例程，调用函数传相应参数就可以了，需要显示协方差矩阵可自行编写代码遍历数组