时空固有模态分解matlab代码

时空固有模态分解（Spatio-Temporal Proper Orthogonal Decomposition, STPOD）是一种用于分析动态系统中空间和时间变化模式的技术，它结合了时空特征的处理。在MATLAB中，可以利用内置函数或者编写自定义脚本来实现STPOD。以下是一个简单的步骤概述：

1. **数据预处理**：首先，你需要将你的时空数据集整理成矩阵形式，通常是每个时间步对应一列。

data = load('your_data.mat'); % 替换为你的数据文件

2. **计算协方差矩阵**：

   cov_matrix = cov(data);

3. **计算特征值和特征向量**：

   [eigenvalues, eigenvectors] = eigs(cov_matrix, 'lm', nModes); % nModes是你想要的主成分数

4. **标准化**：
对于正交化，可能需要归一化特征向量：

   eigenvectors = normalize(eigenvectors);

5. **分离固有模态**：

   spatiotemporal_modes = data * eigenvectors';

6. **可视化**：
可以使用imagesc等函数来展示时空固有模态。

注意：这只是一个基本框架，实际应用中可能需要对数据进行异常检测、降维处理以及错误检查。此外，MATLAB提供了一些高级工具箱如Proper orthogonal decomposition toolbox，或者你可以查找相关的论文和教程获取更详细的代码实例。