A Python package for building a Reduced Order Model (ROM) from high-dimensional data using a Proper Orthogonal Decomposition - Radial Basis Function (POD-RBF) Network.

内容概要：本文详细介绍了如何利用Python实现本征正交分解（POD）算法进行流场数据分析。首先解释了POD的基本概念及其在流场分析中的重要性，接着逐步讲解了POD算法的核心步骤，包括数据预处理、协方差矩阵构建、特征值和特征向量的计算以及模态输出。文中提供了具体的Python代码示例，如使用numpy库进行矩阵运算，确保特征值计算采用eigh而非eig以避免复数结果。此外，还讨论了如何将计算得到的空间模态和时间系数用于流场重构，并分享了一些实用技巧，如内存优化、Tecplot格式输出规范等。最后，通过一个圆柱绕流的实际案例展示了POD的应用效果，强调了前几阶模态能够捕捉大部分流场特征。 适合人群：从事流体力学研究或工程应用的技术人员，尤其是那些希望深入了解POD算法原理并掌握其实现方法的研究者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂流场数据进行特征提取和简化的场合，帮助研究人员快速识别流场中的主要模式，提高数据处理效率。同时，也为后续基于POD模态的流场预测提供基础。 其他说明：随文附带完整的程序代码、测试数据集及视频教程，便于读者动手实践。建议初学者跟随视频教程逐步操作，在实践中加深对POD的理解。

POD原理解析与详细证明，SVD/KLD/PCA三者的等价性证明。

欧姆龙NJ NX使用POD映射拓展轴功能块与应用案例 功能块内部可查看，可编辑，此功能程序在实际项目中稳定使用 可以在原有轴数(8.16.32.64)基础上实现更多轴的控制，如10轴35轴67轴等。 根据实际项目对ECAT总线刷新周期需求而定，程序比较经典

OpenPIV适当的正交分解（POD）工具箱 适当的正交分解（POD）或主成分分析（PCA） 是一种从数值或实验数据中提取能量最高的结构的客观方法，对于我们的流体力学而言。 该工具箱最初是由OpenPIV小组开发的，于2000年与Matlab（tm）版本的OpenPIV一起使用，然后由TSI Inc.（ ）与Insight（tm）软件。 目前，它可以从OpenPIV（TXT ASCII文件），Insight（VEC格式）或OpenPIV Spatial Toolbox MAT文件中读取PIV数据。 该工具箱可以使用直接法或快照法估算POD模式，并使用POD模式的线性组合提供额外的流体动力学洞察力，从而实现相干结构的检测和表征。 有关详细信息，请参见下面列出的文章。 如何获得工具箱 如果您希望进一步开发工具箱或下载最新分支的ZIP文件以获取不带Git的存储库副本，请使用Github存储库。

基于POD降阶模型的气动弹性快速预测方法研究，陈刚，李跃明，CFD/CSD耦合数值模拟是解决复杂气动弹性问题精度最高的方法，但同时也是计算效率最低的方法。本文研究了气动弹性系统的时域POD降阶�

富士最新V8系列POD之产品手册pdf,富士最新V8系列POD之产品手册

HHPGNetWork Moya二次封装,支持流失请求和RxSwift请求，附带HandyJSON实现对象解析 cocoapods: pod 'HHPGNetWork' github 地址 https://github.com/manfengjun/HHPGNetWork

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

MMC载波层叠，POD-SPWM调制，N=6