DMD分解 matlab

DMD（Dynamic Mode Decomposition）是一种用于对时间间隔均匀的时空数据执行动态模式分解的方法。它可以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。在MATLAB中，可以使用dmd函数来执行DMD分解。

下面是一个简单的示例，演示如何在MATLAB中使用dmd函数进行DMD分解：

% 创建一个示例数据集
t = 0:0.1:2*pi;
x1 = sin(t);
x2 = cos(t);
X = [x1; x2];

% 执行DMD分解
[Phi, Lambda, b] = dmd(X);

% 绘制DMD模态
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, real(Phi(1, :)), 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(t, real(Phi(2, :)), 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间');
ylabel('实部');
legend('模态1', '模态2');
title('DMD模态');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, imag(Phi(1, :)), 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(t, imag(Phi(2, :)), 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间');
ylabel('虚部');
legend('模态1', '模态2');
title('DMD模态');

% 绘制DMD频谱
figure;
stem(abs(diag(Lambda)), 'filled', 'LineWidth', 2);
xlabel('模态');
ylabel('增长率/衰减率');
title('DMD频谱');

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据集X，其中包含两个时间序列x1和x2。然后，我们使用dmd函数对数据集X进行DMD分解，并将结果存储在Phi、Lambda和b中。最后，我们绘制了DMD模态和DMD频谱。