n. [電子] 去相關；[電子] 解相關
In the third chapter, the concept of spatial decorrelation is explained.
在第三章中，首先解釋了空間解相關的概念。
For the IPL, a reasonable noise model related to geometric decorrelation was also proposed.
對于IPL，提出了一種由幾何去相關而引入的相位噪聲模型。
At the same time, it combines decorrelation technology, and finally the effect of echo cancellation is gotten better.
同時，與去相關技術相結合，使得最終的回聲消除效果更好。
The experiments have shown that this method effectively simulates the intrinsic baseline decorrelation effect of InSAR.
正确、有效模拟幹涉SAR成像固有的基線去相關效應。
在信號處理與統計學領域，decorrelation（去相關）指通過數學變換消除或減弱數據集中各變量間線性相關性的過程。該技術通過調整數據協方差結構，使處理後的特征維度具有統計獨立性或近似獨立性，是特征工程和降維的重要預處理步驟。
根據《模式識别與機器學習》教材的論述，去相關常通過正交變換實現，典型方法包括主成分分析（PCA）和卡亨南-洛伊變換（KLT）。這些方法将原始數據投影到新的坐标系，使新坐标軸上的方差最大化且互不相關。例如在圖像壓縮領域，離散餘弦變換（DCT）通過消除像素間的空間相關性，可使JPEG編碼效率提升40%以上。
IEEE信號處理協會的技術白皮書指出，白化變換（Whitening）是去相關的進階形式，不僅消除相關性還使各維度方差歸一化。這種預處理能顯著提升語音識别系統的訓練收斂速度，在梅爾頻率倒譜系數（MFCC）特征提取環節具有關鍵作用。當前主流深度學習框架如TensorFlow和PyTorch均内置了批量白化處理模塊，用于提升卷積神經網絡的泛化能力。
"Decorrelation"（去相關）是一個跨學科術語，常見于統計學、信號處理、機器學習和數據分析領域。其核心含義是指通過數學方法消除或減弱變量之間的線性相關性，使數據更具獨立性。以下是具體解析：
如需更深入的數學推導或領域特定應用，建議參考線性代數或信號處理教材。
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