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本帖最后由 言深深 于 2012-5-13 10:46 编辑
因为不知道帖子属于哪一类就发在这边了。
EOF分解的时候用原场分解和距平场分解有啥区别呢?
我的理解EOF就是说将给定场进行分解,成为一个主向量场和第二三·······级别不同的场模态,各个模态是相互正交的。
原场表征的量应当就是观察量,而距平场表征的是相对变化场。
二者结合后是什么呢?
求高手指导,谢谢!
感谢风对于该问题的作答,现将答案整理如下:
风(175919353) 12:18:14
EOF分解是,利用原场分解的话,所有信息都会集中到第一特征向量上,第一特征的方差贡献会相当大,用距平场或者标准化数据场的话,就能消除这种情况!
风(175919353) 12:52:13
我也是在做eof的时候发现了这些规律,如果用原始场的话,第一特征向量的方差贡献会很大,用标准化数据场的话,就不会产生这种情况!
【经验总结】原始场EOF分解得到的解释方差过于集中;平移变换(距平,标准化······)后再行分解的话解释方差相对较小 【总结】 原始场x(i),平均值avag,方差sigema,最大值xmax,最小值xmin 1.标准差标准化 (x(i)-avag)/sigama 2.极差标准化 (x(i)-xmin)/(xmax-xmin) 3.均匀化 X(i)/avag 4.对数变换 Lg(x(i)+c) 另外还有阈值化、正反余弦变换,平方根,双曲,幂函数,指数函数变换等。 欢迎大家补充完善
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