本征正交分解（POD）Matlab代码，实现对信号的本征正交分解 本征正交分解（POD）Matlab代码，实现对信号的本征正交分解

提出了一种利用本征正交分解（POD）的非线性Galerkin方法，用于复杂流体动力系统的低维建模。该方法将满足流场边界条件的正交基（POD模态）张成的完备空间分解为有限维（低阶模态）子空间和无限维（高阶模态）子空间，并采用近似惯性流形逼近高阶模态和低阶模态的作用关系，用低阶分量来表示高阶分量，将无穷维流体动力系统降维成有限维动力系统。以雷诺数为200、攻角为20.时的NACA0012翼型绕流流动问题为例进行了低维建模分析，结果表明：由于考虑了高阶模态的影响，且不改变原系统的拓扑结构，因此该降维方法能够用较

流场的本征正交分解与流场重构，包括读取数据，生成模态，模态系数，重构。代码清晰，每部分都有注释。

求解二维流场数据（速度，压力，温度或涡量）的本征正交分解以及动模态分解

用于流场大涡模拟结果的本征正交分解，提取拟序结构，

本征正交分解（POD）Matlab代码，实现对信号的本征正交分解

本征正交分解（POD）是流体力学中一个强大的经典工具，用于模型简化和相干流特征提取。然而，由于其计算复杂性，它对三维直接数值模拟产生的高分辨率数据的适用性受到限制。在这里，我们提出了一种基于小波的自适应POD（wPOD），以克服这一局限性。通过使用双正交小波对数据进行压缩，可以减少要分析的数据量，从而产生稀疏表示，同时方便地控制压缩误差。数值分析表明，在某些假设下，小波压缩和POD截断的不同误差贡献是如何平衡的，这使我们能够有效地处理来自三维流动问题模拟的高分辨率数据。通过一个综合的学术测试案例，我们将我们的算法与随机奇异值分解进行了比较。此外，我们还展示了我们的方法分析由扑翼昆虫产生的二维尾迹流和三维流数据的能力，这些数据是通过直接数值模拟计算得到的。 自正交分解·双正交小波·小波自适应分块网格·流体力学·降阶模型

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用于风工程中pod分解。。

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