在统计和信号处理中，经验正交函数 (EOF) 分析方法是根据从数据确定的正交基函数对信号或数据集进行分解。 它与对数据执行主成分分析相同，只是 EOF 方法可以找到时间序列和空间模式。 该术语也可与地球物理学中的地理加权 PCA 互换。 如果空间网格过多，除了EOF_analysis之外，通常会进行时空转换以加快处理速度。 根据用户的需求，这里提供了新版本的带时空转换的经验正交函数（EOF）。

matlab eof分析代码EOF_Analysis_SCN 这些脚本是为 matlab (R2018a) 编写的。 他们包括 EOF.m：SCN 切片数据的经验正交函数分析。 myChiSquarePeriodogram.m ：通过卡方周期图进行周期分析。 Cosinor4.m : 余弦拟合计算临相。 myTrendPol2.m ：时间轨迹的去趋势化。 运行这些代码将重现出版物中的结果：Tokuda, IT, Ono, D., Honma, S., Honma, K.-I., & Herzel, H. (2018)。 SCN 中昼夜节律的一致性受两个耦合因素的相互作用控制。 PLoS 计算生物学。

matlab eof代码

经验正交函数分析方法(empirical orthogonal function, 缩写为EOF)，也称特征向量分析(eigenvector analysis)，或者主成分分析(principal component analysis,缩写PCA)，是一种分析矩阵数据中的结构特征，提取主要数据特征量的一种方法。

本贡献中包含的脚本计算再分析数据的谱经验正交函数 (SEOF) 分解。 这些示例包括参考文献 [1] 中讨论的天气和气候模式，即马登-朱利安涛动 (MJO)、准双年涛动 (QBO) 和厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO)。 这些模式是从必须单独下载的 ERA-Interim 和 ERA-20C 数据中推导出来的。 相应的 Python 脚本位于“data/EI”（ERA-Interim）和“data/E20C”（ERA 20C）文件夹中。 请参阅https://confluence.ecmwf.int/display/WEBAPI/Access+ECMWF+Public+Datasets了解如何在 ECMWF 上设置帐户并下载其公共数据集的详细信息。 执行 SEOF 分解的核心例程 spod()（在经验正交函数分析被称为适当正交分解的领域中的 SPOD）位于“utils”文件夹中。 最新版本以

不再维护此独立版本的 EOF 功能。 它仍然可以正常工作，但您可以在此处的 MATLAB 气候数据工具箱中找到最新版本： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/70338 。 如果 eof 函数对您有用，请引用我们的 MATLAB 气候数据工具箱论文！ 此函数简化了将经验正交函数（时空主成分分析）应用于气候数据等 3D 数据集的过程。 EOF 分析实施起来并不十分困难，但通常会花费大量时间试图弄清楚如何重塑大型 3D 数据集、获取 EOF，然后取消重塑。 此函数为您完成所有重塑工作，并以计算效率高的方式执行 EOF 分析。 分析方法是Guillame MAZE的caleof函数方法2的精简优化版。 有关描述如何对气候数据执行 EOF 分析的完整说明和深入教程，请单击上面的示例选项卡。

在统计和信号处理中，经验正交函数 (EOF) 分析方法是根据从数据确定的正交基函数对信号或数据集进行分解。 它与对数据执行主成分分析相同，只是 EOF 方法可以找到时间序列和空间模式。 该术语也可与地球物理学中的地理加权 PCA 互换。

经验正交函数（empirical orthogonal function, EOF）分析，从单一气象变量场中识别互相正交的空间型，Matlab函数

EOF(经验正交函数）用于降水、气温、干旱变化等的时空分析

利用MATLAB软件编写的REOF程序，可以用于气候区分类。把气象要素如降水量、气温、平均湿度等输入到程序中X，就可以得到旋转后的特征值及特征向量，希望对你有帮助哦