О представлении выборок случайных процессов рядом по собственным векторам корреляционной функции, теория и практика Опции

[AMih]

Есть ансамбль выборок
Выборка Х1=х1, x2 … xn сделана в n моментов времени. Аналогично получен еще ряд выборок.
Весь ансамбль представим как матрицу Х =
х11, x12 … x1n
х21, x22 … x2n
……………………….
хm1, xm2 … xmn
Рассчитаем корреляционную матрицу К как коэффициенты корреляции i и j столбцов. Вычислим собственные вектора Vi матрицы К.
Перейти к выборкам с некоррелированными отсчетами Y можно как Y = ХV (в матричном виде). Корреляционная матрица для Y должна быть диагональной. Это теория.
На практике: матрица К не диагональная, значения коэффициентов корреляции вне главной диагонали лежат в интервале 0.6.-.0.9. Корреляционная матрица собственных векторов Vi диагональная (специально проверял), значения вне главной диагонали не превышают заданной точности (т.е. не более 1Е-35). А корреляционная матрица для Y диагональной не получается, значения коэффициентов корреляции вне главной диагонали близки к 1. То есть: вместо искомой декорреляции ансамбля исходных выборок Х получаю совершенно противоположный эффект - усиление корреляции.
Ошибка где-то в самом принципе. Сам ошибку не вижу. Подскажите – где наврал?

[AMih]

Бился за декорреляцию Х по отсчетам (т.е по столбцам)
Считал так: корр матрица K для Х (как и для Y) - как коэфф корреляции i и j столбцов. Собственные вектора Vi - по алгоритму Якоби (процедура из NumTollbox Borland, библиотека многократно проверена, ошибок там нет). Далее - просто матричное умножение. Собственно, все.
Собственные вектора в V лежат в строках. Сейчас просчитал коэффициенты корреляции матрицы V по i и j столбцам. Значения вне главной диагонали - в интервале 0.7-0.9. Этим и объясняется результат.
Надо, пожалуй, посмотреть коэфф корреляции Y по строкам. Там должно быть все по правилам.
Тем не менее, декорреляции Х по отсчетам выборок (т.е. по столбцам), видимо, так не достичь
Попробую SVD.
Кстати, наудачу, может кто-нибудь подкинет ссылку на работающую процедуру SVD (хочется для Delphi). Самому писать лениво.