稀疏促进动态模态分解(SPDMD)详细介绍以及应用
稀疏促进动态模态分解(SPDMD)结合了动态模态分解(DMD)的数学优雅性和稀疏优化技术,有效提取高维数据中的关键特征。SPDMD通过稀疏约束自动筛选出最重要模态,去除冗余信息,提升模型的可解释性和计算效率。该方法在流体动力学、图像处理、时间序列分析及金融数据等领域广泛应用,能够识别主要趋势、周期性模式及异常现象。SPDMD不仅提高了数据分析效率,还为各领域研究提供了强有力的工具。通过自动选择最相关的模态,SPDMD尤其适用于大规模数据集和实时应用。