pod 稳态流场模态分解MATLAB代码

以下是一个使用MATLAB实现Pod稳态流场模态分解的示例代码：

% 假设已经加载了流场数据矩阵X，每行表示一个观测点，每列表示一个时间步长

% Step 1: 计算均值流场
meanFlow = mean(X, 2); % 沿着列方向计算均值

% Step 2: 计算去均值流场
Xprime = X - meanFlow;

% Step 3: 计算SVD
[U, S, V] = svd(Xprime, 'econ');

% Step 4: 选择主要模态
k = 10; % 选择前k个模态
Uk = U(:, 1:k);
Sk = S(1:k, 1:k);
Vk = V(:, 1:k);

% Step 5: 重构流场数据
reconstructedX = Uk * Sk * Vk' + meanFlow;

% Step 6: 模态系数
modalCoefficients = Uk' * Xprime;

% Step 7: 可视化结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
plot(diag(S), 'ro');
title('奇异值');
subplot(1, 2, 2);
plot(modalCoefficients(1, :), 'b');
hold on;
plot(modalCoefficients(2, :), 'r');
title('模态系数');

这段代码首先计算了流场数据矩阵X的均值流场，然后计算了去均值的流场数据Xprime。接下来使用SVD进行分解，选择了前k个模态，然后利用选取的模态重构了流场数据。最后计算了模态系数，并进行了可视化展示。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体的流场数据和需求进行适当的调整和修改。