矢量化這一點沒有使用循環

我試圖寫泰勒強大的協方差估計沒有一個循環：矢量化這一點沒有使用循環

這是我目前的執行：

x是大小的樣本向量NXB]
cov是大小爲[bxb]的協方差矩陣
oldCov是來自前迭代的協方差矩陣。它也是一個[BXB]矩陣

這裏是當前實現：

invCov = pinv(oldCov); 
for i = 1:n 
    cov = cov + x(i,:).'*x(i,:)/sum(x(i,:)*invCov.*x(i,:),2); 
end

現在這裏是我的問題：

是否有可能向量化這種沒有循環？
我有興趣嘗試通過使用其他後處理技術來進一步提高估計魯棒性。爲此，優選的是，結果將不是總和，而是大小爲[bxbxn]的向量「covElements」，其中每個元素都包含在其中。 I，：）/和（X（I，：）* invCov * X（I，:)，2）;

謝謝。

來源

2015-11-13 user2324712

我想你錯過了在代碼中的轉置，前'invCov' – jez

實際上，X（I，:)是size [1，b]和invCov是[b，b]，這樣代碼運行良好。 – user2324712

啊是的，沒有看到invcov後的點 - 現在我看到你想要做什麼 – jez

向量化件逐件，這裏有一個bsxfunned解決方案 -

%// Vectorize : "sum(x(i,:)*invCov.*x(i,:),2)" 
parte1 = sum((x*invCov).*x,2); 

%// Vectorize : "x(i,:)/sum(x(i,:)*invCov.*x(i,:),2)" 
xp1 = bsxfun(@rdivide,x,parte1); 

%// Get vectorized covElements and cov 
covElements_out = bsxfun(@times,permute(xp1,[3 2 1]),permute(x,[2 3 1])); 
cov_out = xp1.'*x;

來源

2015-11-13 21:59:54 Divakar

好的解決方案！謝謝 – user2324712

矢量化這一點沒有使用循環

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