`reof`文档

reof eof异常的时间序列重构eof指定模式。

参见:eof。

内容

一个= reof (eof_maps、pc、模式)

一个= reof (eof_maps、pc、模式)指定一个网格重构时间序列的模式,从固有模式的地图eof_maps时间序列和主要组件个人电脑,这都是输出的eof函数。

假设有一些大的网格数据集,和模式与第一个75%的方差是可取的,但所有的高阶模式的最后25%方差假设(这exampe)只是噪音。我们想要过滤掉所有的噪音,和我们可以做这样的过滤reof。

首先很快穿过EOF分析的步骤是在痛苦的详细的描述eof文档:

负载pacific_sst风场= deseason (detrend3 (sst, t), t);[eof_maps, pc, expv] = eof (sst);

我们说我们想要第一个模式,因为它们是最重要的,但是要多少模式解释方差的75%数据集?,我们必须情节的累积方差解释说,作为模式数量的函数:

图绘制(cumsum (expv))轴紧盒子从包含模式ylabel的累积方差解释(%)

正如你所看到的,只需要几802年的模式来解释75%的sst数据集,我们假设意味着所有其他模式只是噪音。放大,它看起来像只需要11模式来解释方差的75%:

xlim(20[0])线(75)% 75%的方差解释vline (11)%对模式对应于11

让我们检查。方差之和用前11模式来解释

sum (expv (1:11))

ans = 75.3165

完美,75%。让我们“过滤”,去年25%的噪声方差reof。就给它eof_maps和个人电脑我们计算数组:早些时候,并指定模式1:11,像这样:

sst_f = reof (eof_maps、pc、1:11);

现在我们可以并排动画,显示原始(去趋势和deseasoned)时间序列,我们过滤。首先绘制第一帧,将其保存的gif函数,然后循环剩余的框架,更新数据并保存每一帧gif。

保持文件大小的小,我只是绘制帧200年到300年,这对应于1966年到1974年,我们只会每隔一个月。

图次要情节(1、2、1)h = imagescn(经度、纬度、sst (:,:, 200));caxis (3 [3]) cmocean bal标题所有模式的轴图像

次要情节(1、2、2)h_f = imagescn(经度、纬度、sst_f (:,:, 200));caxis (3 [3]) cmocean bal标题“模式1 - 11轴图像

%保存第一帧:gif (gcf“eof_filtering.gif”、“框架”,“nodither”)

k = 202:2:300 h。CData = sst (:,:, k);% h_f更新原始数据。CData = sst_f (:,:, k);%更新过滤数据gif %保存此帧结束

你可以看到,在上面的动画中,只保留第一个11模式保留了大规模、高震级的变化,但消除了小规模的吵闹。

这个函数的一部分气候数据为Matlab工具箱。的功能和支持文档是乍得a·格林写的金宝app德州大学奥斯丁分校。