在線性代數中，正交變換是線性變換的一種。如果對於任意向量 $\mathbf {u} $ 和 $\mathbf {v} $ 其內積等於正交轉換後之向量 $T({\displaystyle \mathbf {u} })$ 和 $T({\displaystyle \mathbf {v} })$ 之內積，則稱之為正交變換。

$$
\langle {\mathbf {u} ,\mathbf {v} }\rangle =\langle {T(\mathbf {u} ),T(\mathbf {v} )}\rangle
$$

按照長度的定義，可知正交轉換後的向量長度與轉換前的長度相同。

$$
\|T(\mathbf {x} )\|=\|\mathbf {x} \|
$$

其中 $\|\mathbf {x} \|$ 在空間 $R^{n}$ 內， $n$ 表示維度。

$$
\langle {\mathbf {u} ,\mathbf {v} }\rangle =\langle {T(\mathbf {u} ),T(\mathbf {v} )}\rangle =\textstyle \sum _{n=0}^{N-1}u[n]v[n]\displaystyle
$$

其中 $N$ 為向量長度， $u[n]$ 和 $v[n]$ 分別為 $\mathbf {u} $ 和 $\mathbf {v} $ 之元素，正交變換不會影響轉換前後向量間的夾角和內積長度。

在矩陣表示形式上，如果 $T(\mathbf {x} )=\mathbf {A} \mathbf {x} $ 為正交變換，則為 $\mathbf {A} $ 正交矩陣，對於正交變換之正交矩陣 $\mathbf {A} $ ，其每個列互為正交，令 $\mathbf {A} $ 為 $M\times N$ 之矩陣，取兩個不相同的列 $\phi _{k}$ 和 $\phi _{h}$ ( $k\neq h$ ) 遵守下列關係。

$$
\langle \phi _{k},\phi _{h}\rangle =0
$$



性質

1. 正交變換 $T$ 不會改變向量間的正交性，如果 $\mathbf {u} $ 和 $\mathbf {v} $ 正交，則 $T({\displaystyle \mathbf {u} })$ 和 $T({\displaystyle \mathbf {v} })$ 亦為正交。

$$
Proof:
$$

根據畢氏定理，正交變換後的向量會符合下式：

$$
\|T(\mathbf {u} )+T(\mathbf {v} )\|^{2}=\|T(\mathbf {u} )\|^{2}+\|T(\mathbf {v} )\|^{2}
$$

因為正交變換屬於線性轉換：

$$
\|T(\mathbf {u} )+T(\mathbf {v} )\|^{2}=\|T(\mathbf {u} +\mathbf {v} )\|^{2}
$$

正交變換前後向量的長度相同：

$$
\|T(\mathbf {u} )+T(\mathbf {v} )\|^{2}=\|\mathbf {u} +\mathbf {v} \|^{2}
$$

再根據畢氏定理，且和正交：

$$
\|\mathbf {u} +\mathbf {v} \|^{2}=\|\mathbf {u} \|^{2}+\|\mathbf {v} \|^{2}
$$

再根據正交變換的性質，正交變換前後向量的長度相同：

$$
\|\mathbf {u} \|^{2}+\|\mathbf {v} \|^{2}=\|T(\mathbf {u} )\|^{2}+\|T(\mathbf {v} )\|^{2}
$$

2. 如果 $\mathbf {A} $ 和 $\mathbf {B} $ 皆為正交矩陣，則 $\mathbf {AB} $ 亦為正交矩陣。

$$
Proof:
$$

令一正交變換為：

$$
T(\mathbf {x} )=\mathbf {ABx}
$$

正交變換後長度不變：

$$
\|T(\mathbf {x} )\|=\|\mathbf {ABx} \|=\|\mathbf {A(Bx)} \|=\|\mathbf {Bx} \|=\|\mathbf {x} \|
$$

3. 如果 $\mathbf {A} $ 為正交矩陣， $\mathbf {A} $ 的反矩陣 $\mathbf {A} ^{-1}$ 亦為正交矩陣。

$$
Proof:
$$

令一正交變換為：

$$
T(\mathbf {x} )=\mathbf {Ax}
$$

單位矩陣 $\mathbf {I} $ 和 $\mathbf {x} $ 相乘為 $\mathbf {x} $ 自己，且矩陣和反矩陣相乘為單位矩陣：

$$
\mathbf {Ix} =\mathbf {AA^{-1}x} =\mathbf {x}
$$

正交變換後長度不變：

$$
\|\mathbf {AA^{-1}x} \|=\|\mathbf {A(A^{-1}x)} \|=\|\mathbf {x} \|
$$

4. 正交變換容易做反運算

$$
Proof:
$$

令ㄧ正交矩陣 $\mathbf {A} $ ， $\mathbf {A} $ 和 $\mathbf {A} ^{H}$ 相乘為一對角矩陣 $\mathbf {D} $ ，其中上標 $H$ 表示 Hermitain 運算。

$$
\mathbf {A} \mathbf {A} ^{H}=\mathbf {D}
$$

將 $\mathbf {D} $ 乘上自己的反矩陣 $\mathbf {D} ^{-1}$ 可得一單為矩陣 $\mathbf {I} $ 。

$$
\mathbf {D} \mathbf {D} ^{-1}=\mathbf {I}
$$

又 $\mathbf {D} $ 可分解為 $\mathbf {A} $ 和 $\mathbf {A} ^{H}$

$$
\mathbf {A} \mathbf {A} ^{H}\mathbf {D} ^{-1}=\mathbf {I}
$$

根據上式，將兩側乘上 $\mathbf {A} $ 的反矩陣 $\mathbf {A} ^{-1}$ 即可得知的反矩陣知公式。

$$
\mathbf {A} ^{-1}=\mathbf {A} ^{H}\mathbf {D} ^{-1}
$$

計算 $\mathbf {D} $ 的反矩陣 $\mathbf {D} ^{-1}$ 比直接求反矩陣容易，只要相對角線之值做倒數即可。如果 $\mathbf {A} ^{T}$ 的每一行皆為單位向量，則：

$$
\mathbf {A} ^{-1}=\mathbf {A} ^{H}
$$

5. 對於正交變換 $T$ ，如果 $\mathbf {u} $ 和 $\mathbf {v} $ 可以做內積， $T({\displaystyle \mathbf {u} })$ 和 $T({\displaystyle \mathbf {v} })$ 做內積之值等於 $\mathbf {u} $ 和 $\mathbf {v} $ 做內積之值。

$$
Proof:
$$

根據極化恆等式：

$$
\langle {\mathbf {x} ,\mathbf {y} }\rangle ={\frac {1}{4}}(\|\mathbf {x} +\mathbf {y} \|^{2}-\|\mathbf {x} -\mathbf {y} \|^{2})
$$

將上式代入 $T({\displaystyle \mathbf {u} })$ 和 $T({\displaystyle \mathbf {v} })$ ：

$$
\langle {T(\mathbf {u} ),T(\mathbf {v} )}\rangle ={\frac {1}{4}}(\|T(\mathbf {u} )+T(\mathbf {v} )\|^{2}-\|T(\mathbf {u} )-T(\mathbf {v} )\|^{2})
$$

因為 $T$ 為線性轉換，轉換前做加減法和轉換後做加減法之值應相同：

$$
\langle {T(\mathbf {u} ),T(\mathbf {v} )}\rangle ={\frac {1}{4}}(\|T(\mathbf {u} +\mathbf {v} )\|^{2}-\|T(\mathbf {u} -\mathbf {v} )\|^{2})
$$

正交變換前後向量的長度相同：

$$
\langle {T(\mathbf {u} ),T(\mathbf {v} )}\rangle ={\frac {1}{4}}(\|\mathbf {u} +\mathbf {v} \|^{2}-\|\mathbf {u} -\mathbf {v} \|^{2})
$$

再根代入 $\mathbf {u} $ 和 $\mathbf {v} $ 之據極化恆等式：

$$
\langle {T(\mathbf {u} ),T(\mathbf {v} )}\rangle =\langle {\mathbf {u} ,\mathbf {v} }\rangle
$$



範例和應用

正交變換的種類非常的廣，像是 discrete Fourier transform、discrete cosine, sine, Hartley transforms、Walsh Transform, Haar Transform 等都屬於正交變換。對矩陣做旋轉或是鏡射也屬於正交變換。這裡會舉出一些簡單的正交變換例子。

1. 對於 $reflect_{V}()$ 以 subspace $V$ 為基準做鏡射 ( $V$ in $R^{n}$ )，令 $\mathbf {x} ^{\shortparallel }$ 為平行之向量， $\mathbf {x} ^{\perp }$ 為正交之向量：

$$
\|reflect_{V}(\mathbf {x} )\|^{2}=\|\mathbf {x} ^{\shortparallel }-\mathbf {x} ^{\perp }\|^{2}
$$

因為 $\mathbf {x} ^{\shortparallel }$ 和 $\mathbf {x} ^{\perp }$ 互為正交，可以根據畢氏定理做分解：

$$
\|reflect_{V}(\mathbf {x} )\|^{2}=\|\mathbf {x} ^{\shortparallel }\|^{2}+\|-\mathbf {x} ^{\perp }\|^{2}=\|\mathbf {x} ^{\shortparallel }\|^{2}+\|\mathbf {x} ^{\perp }\|^{2}=\|\mathbf {x} \|^{2}
$$

2. 這裡以 DFT 為例證明 DFT 矩陣為正交矩陣，對於 $N$ 點 DFT，可得一個 $N\times N$ 矩陣，且 $\omega ^{n}=e^{j2\pi n/N}$ ：

$$
\mathbf {W} ={\frac {1}{\sqrt {N}}}{\begin{bmatrix}1&1&1&\cdots &1\\1&\omega &\omega ^{2}&\cdots &\omega ^{N-1}\\1&\omega ^{2}&\omega ^{4}&\cdots &\omega ^{2(N-1)}\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\1&\omega ^{N-1}&\omega ^{2(N-1)}&\cdots &\omega ^{(N-1)(N-1)}\end{bmatrix}}
$$

 $\mathbf {W} $ 為 symmetric 矩陣，令的 $\mathbf {W} $ 每個列為：

$$
\mathbf {w} _{n}={\begin{bmatrix}1&\omega ^{n}&\omega ^{2}n&\cdots &\omega ^{(N-1)n}\end{bmatrix}}
$$

令任意二列做內積：

$$
\langle {\mathbf {w} _{m},\mathbf {w} _{n}}\rangle =\mathbf {w} _{m}\centerdot \mathbf {w} _{n}^{H}={\frac {1}{N}}\textstyle \sum _{k=0}^{N-1}e^{j2\pi km/N}e^{-j2\pi kn/N}\displaystyle ={\frac {1}{N}}\textstyle \sum _{k=0}^{N-1}e^{j(2\pi km/N)(m-n)}\displaystyle
$$

上式可以化成 pulse function，只有列和自己做內積才為 $1$ ，即：

$$
\langle {\mathbf {w} _{m},\mathbf {w} _{n}}\rangle ={\begin{cases}1,&{\text{if }}m=n\\0,&{\text{if }}m\neq n\end{cases}}
$$

3. 正交變換可以參數計算變得容易，令 $\phi _{n}$ 為正交矩陣的列，列彼此互相正交， $c_{n}$ 而為 $\phi _{n}$ 對應之參數，即給定下式中的 $y$ 和 $\phi _{n}$ ，參數 $c_{n}$ 之值可以很容易的計算出來。

$$
y=\textstyle \sum _{n=0}^{N-1}c_{n}\phi _{n}\displaystyle
$$

如果要求出 $c_{m}$ ，則將上式與 $\phi _{m}$ 做內積：

$$
\langle y,\phi _{m}\rangle =\textstyle \sum _{n=0}^{N-1}c_{n}\langle \phi _{n},\phi _{m}\rangle \displaystyle
$$

因為在 $n\neq m$ 時， $\phi _{n}$ 和 $\phi _{m}$ 做內積為 0，可得下式：

$$
\langle y,\phi _{m}\rangle =c_{m}\langle \phi _{m},\phi _{m}\rangle
$$

最後同除 $\langle \phi _{m},\phi _{m}\rangle $ 即可得到對應之參數：

$$
c_{m}={\frac {\langle y,\phi _{m}\rangle }{\langle \phi _{m},\phi _{m}\rangle }}
$$

4. 在訊號壓縮上，對於原始訊號：

$$
y=\textstyle \sum _{n=0}^{N-1}c_{n}\phi _{n}\displaystyle
$$

假設進行壓縮，要壓縮成：

$$
{\hat {y}}=\textstyle \sum _{n=0}^{K-1}c_{n}\phi _{n}\displaystyle
$$

當 $K\leq N$ 時， $K$ 越大， $|y-{\hat {y}}|$ 越小

5. 在通訊應用上，會利用正交基來和訊號做調變，正交的特性會使通道間不會互相干擾。



參見


* 瑕旋轉

* 內積空間

* 線性變換

* 正交矩陣

* 酉變換



參考文獻

3. Ding, J. J. (2017). Advanced Digital Signal Processing [Powerpoint slides] http://djj.ee.ntu.edu.tw/ADSP15.pdf （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

4. Chang, C.H. (2004). Linear Algebra [PDF slides] http://staff.csie.ncu.edu.tw/chia/Course/LinearAlgebra/sec5-3.pdf （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

5. (2007). [PDF slides] http://isites.harvard.edu/fs/docs/icb.topic138287.files/Lesson15\_-\_Orthogonal\_Transformations\_and\_Orthogonal\_Matrices\_slides.pdf