Нахождение SVD-матриц комплексной матрицы в Java

1

В настоящее время я работаю над проектом обработки аудиосигнала, и мне нужно использовать SVD на сложной матрице в Java. Моя текущая библиотека линейной алгебры - Apache Commons. Тем не менее, он обеспечивает только SVD реальных матриц, и JAMA, JBLAS, EJML, ojAlgo не поддерживают сложные SVD.

Я использовал некоторые уловки, чтобы найти SVD из эквивалентной реальной матрицы, используя технику, найденную здесь. Тем не менее, эта техника имеет довольно большую неточность для мнимых частей, когда я реконструирую матрицу.

Я был бы очень признателен, если бы у кого-нибудь был альтернативный обходной путь для меня, чтобы найти сложный SVD, используя настоящую библиотеку SVD или библиотеку, которая поддерживает сложный SVD в Java.


Вот как я это делал:

    //Array2DRowFieldMatrix<Complex> A = some matrix defined earlier
    Array2DRowRealMatrix AA = new Array2DRowRealMatrix(2 * row, 2 * col);
    Complex Aentry;

    for (int c = 0; c < row; c++) {
        for (int s = 0; s < col; s++) {
            Aentry = A.getEntry(c, s);

            AA.setEntry(c, s, Aentry.getReal());
            AA.setEntry(c, col + s, -Aentry.getImaginary());
            AA.setEntry(row + c, s, Aentry.getImaginary());
            AA.setEntry(row + c, col + s, Aentry.getReal());
        }
    }

    Array2DRowRealMatrix UU, SS, VV;

    svd = new SingularValueDecomposition(AA);

    UU = (Array2DRowRealMatrix) svd.getU();
    SS = (Array2DRowRealMatrix) svd.getS();
    VV = (Array2DRowRealMatrix) svd.getV();

    double[][] tempU = new double[row][2 * row];
    double[][] tempV = new double[col][2 * row];
    double[] tempS = new double[row];

    Array2DRowFieldMatrix<Complex> U = new Array2DRowFieldMatrix<>(ComplexField.getInstance(), row, row);
    Array2DRowFieldMatrix<Complex> S = new Array2DRowFieldMatrix<>(ComplexField.getInstance(), row, row);
    Array2DRowFieldMatrix<Complex> V = new Array2DRowFieldMatrix<>(ComplexField.getInstance(), col, row);
    Array2DRowFieldMatrix<Complex> recon, diff;

    UU.copySubMatrix(row, 2 * row - 1, 0, 2 * row - 1, tempU);
    VV.copySubMatrix(col, 2 * col - 1, 0, 2 * row - 1, tempV);

    for (int i = 0; i < row; i++) {
        for (int j = 0; j < row; j++) {
            U.setEntry(i, j, new Complex(tempU[i][2 * j], tempU[i][2 * j + 1]));
        }
    }

    for (int i = 0; i < col; i++) {
        for (int j = 0; j < row; j++) {
            V.setEntry(i, j, new Complex(tempV[i][2 * j], tempV[i][2 * j + 1]));
        }
    }

    for (int i = 0; i < row; i++) {
        tempS[i] = SS.getEntry(i * row, i * row);
        if (tempS[i] == 0) {
            tempS[i] = EPSILON;
        }
    }

    for (int i = 0; i < row; i++) {
        for (int j = 0; j < row; j++) {
            if (i != j) {
                S.setEntry(i, j, Complex.ZERO);
            }
        }

        S.setEntry(i, i, new Complex(tempS[i]));
    }

    recon = (Array2DRowFieldMatrix<Complex>)U.multiply(S).multiply(conjugate(V).transpose());
Теги:
matrix
linear-algebra
svd

1 ответ

0

Если вы можете использовать нативные библиотеки, то Jeigen является опцией

Ещё вопросы

Сообщество Overcoder
Наверх
Меню