我构建了这个包装器以方便在任意数据集中执行模态分析时的处理。 包装器接受一个 ND 输入矩阵 (Big_X)，它的第一个维度是时间，其他维度可以是应用程序需要的任何维度。 在进行这些计算时，包装器（希望如此）减少了进入障碍，因为从头开始构建自己的 DMD 函数非常耗时。 尽管在 Matlab Exchange 上确实有其他类似的功能，但我经常发现缺乏易于使用的输出有时会阻碍我的进步。 所以希望你也会发现这很有用！ 附上用法样本和脱落圆柱体的少量数据集以测试用法。 感谢佛罗里达州立大学的 Louis Cattafesta 教授激励我制作这个。 如果您有任何要求，请告诉我。

阻尼最小二乘法matlab代码DMD 标题 抽象的 动态模式分解（DMD）是Peter Schmid在2008年开发的一种算法。给定一个时间序列数据，DMD计算一组模式，每个模式都与固定的振荡频率和衰减/增长率相关。 特别是对于线性系统，这些模式和频率类似于系统的正常模式，但更一般而言，它们是合成算子（也称为Koopman算子）的模式和特征值的近似值。 由于与每个模式相关的固有时间行为，DMD与降维方法（例如）不同，后者可计算缺少预定时间行为的正交模式。 因为它的模式不是正交的，所以基于DMD的表示可以比PCA生成的表示更少的简约。 但是，它们也可能在物理上更有意义，因为每种模式在时间上都与阻尼（或驱动）正弦曲线行为相关联。 讲课 ：动态模式分解：理论与应用 ：动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模 ：动态模式分解（理论） ：动态模式分解（代码； Matlab） 理论 动力学过程的公式如下： $$ \ frac {d \ vec {\ mathbf {x}}} {dt} = f（\ vec {\ mathbf {x}}，t，\ mu），$$ 其中$ \ vec {\ mathbf {x}

Matlab代码sqrt MATLAB中的动态模式分解 MATLAB函数，用于对时间间隔均匀的时空数据执行动态模式分解（DMD）。 简单来说，它将数据分解为具有固定频率和增长率/衰减率的振荡时空模式。 资料来源 该脚本基于Steven L. Brunton和J. Nathan Kutz在“数据驱动的科学与工程”一书中介绍的技术和代码，以及其上可用的代码。 有关此方法的详细说明，请参见下面的史蒂夫视频。 DL Donoho和M. Gavish在 用法： 本示例说明如何在2D速度场数据上计算DMD。 假设速度ux和uy在时间1到m+1上存储在大小(NX,NY)网格上，时间间隔相等。 数据矩阵的大小为(n,m+1)其中n=2*n0 ，并且n0=NX*NY ，其中data(1:n0,k)在时间t_k为ux ，被t_k平为向量，并且类似地data(n0+1:2*n0,k)为uy 。 然后，可以使用以下公式计算DMD： X = data(:, 1 : end - 1 ) % Size (n,m) Xprime = data(:, 2 : end ) % Size (n,m) % If all th

matlab 编程选择运行仿真代码用于风电场控制的 Koopman 动态模式分解 获得机械工程理学硕士学位的论文 存储库 该存储库包含在上述硕士论文的背景下开发的所有工作。 这项工作的主要成果细分如下： Thesis.pdf ：对应于最终论文，介绍了风力涡轮机控制、风电场控制、流体动力学中的数据驱动建模、动态模式分解和适用于控制的变体算法。 所有结果也包含在本文档中。 Thesis_presentation.pdf ： Thesis.pdf内容的介绍。 ExtendedAbstract.pdf ： Thesis.pdf的 10 页摘要，采用两列格式。 poster_thesis.pdf：在Thesis.pdf的目标和结果的海报格式摘要。 KOPMAN_IODMD_1.0 : 源代码，在 Matlab 中开发，利用国家可再生能源实验室 (NREL) 开发的现有功能，用于在Thesis.pdf 中获得结果。 动画：可以可视化数据集的动画。 文章：基于论文中开发的工作发表的文章。 data ：包含用于测试Thesis.pdf 中提出的算法的数据集。 论文摘要 在风电场中将风力涡轮机安装在一起

matlab分时代码动态模式分解（DMD）用于视频中的前景检测 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 动态模式分解（DMD）已经成为分解非线性系统以对基本动力学建模的不可思议的价值工具。 DMD提供的模式集与其他降维方法不同，例如奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA），因为DMD提供了基础模式的振荡时间分辨率，因此每个模式都包含时空信息。 振荡行为在许多物理系统中均会出现，从而使DMD分析具有更大的“捕获”这些动力学的能力。 在本文中，假设背景比移动和变化的前景具有更多的固定时间动态，则使用DMD将视频流中的前景与背景分离。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 前景检测是人类（以及许多动物）可以很自然地完成的任务。 看过电影《侏罗纪公园》的任何人都可以证明霸王龙检测前景的能力很弱。 从某种意义上说，DMD方法的功能将非常相似。 通过将视频分解为基本的时空模式，DMD方法允许人们“挑选”具有最低振荡频率的模式，从而构成低等级的“背景”。 在具有静态背景的

动态模式分解（DMD）和多分辨率DMD（mrDMD） 从ECoG记录中解码手部动作 安装 git clone https://github.com/BruntonUWBio/ecog-hand sudo apt-get install python3-pip sudo pip3 install numpy matplotlib cvxpy pytest sklearn 用法 在您的项目中，加载所需的模块： % matplotlib inline from mrDMD import mrDMD from DMD import DMD from helper_functions import * 从一维正弦曲线之和组成的信号开始 dt = 1 / 200 N = 1000 t = np . linspace ( 0 , 5 , N ) amp = 1 freq_max = 40 fre

阻尼最小二乘法matlab代码DMD 标题 抽象的 动态模式分解（DMD）是Peter Schmid在2008年开发的一种算法。给定一个时间序列数据，DMD计算一组模式，每个模式都与固定的振荡频率和衰减/增长率相关。 特别是对于线性系统，这些模式和频率类似于系统的正常模式，但更一般而言，它们是合成算子（也称为Koopman算子）的模式和特征值的近似值。 由于与每个模式相关的固有时间行为，DMD与降维方法（例如）不同，后者可计算缺少预定时间行为的正交模式。 因为它的模式不是正交的，所以基于DMD的表示可以比PCA生成的表示更少的简约。 但是，它们也可能在物理上更有意义，因为每种模式在时间上都与阻尼（或驱动）正弦曲线行为相关联。 讲课 ：动态模式分解：理论与应用 ：动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模 ：动态模式分解（理论） ：动态模式分解（代码； Matlab） 理论 动力学过程的公式如下： $$ \ frac {d \ vec {\ mathbf {x}}} {dt} = f（\ vec {\ mathbf {x}}，t，\ mu），$$ 其中$ \ vec {\ mathbf {x}

一个动态模式分解的例子，考虑一个混合信号，采用DMD 降阶信号，可以很好的重构的降阶存储

。多分辨率DMD 解决了信号的短时间问题，有点类似短时傅里叶变换以及小波变换方法。