DMD及MRDMD算法的Python实现解析：动态模式分解与多分辨率动态模式分解
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简介：
本篇文章深入探讨了DMD（Dynamic Mode Decomposition）和MR-DMD（Multi-Resolution Dynamic Mode Decomposition）两种数据分析方法，并提供了详细的Python代码实现，旨在帮助读者理解和应用这些先进的数据处理技术。通过本文的学习，读者可以掌握如何利用Python语言解析复杂系统中的动态模式，适用于研究流体动力学、机械振动等领域的科学家与工程师。
动态模式分解（DMD）和多分辨率DMD（mrDMD）可以从ECoG记录中解码手部动作。安装所需库的方法如下：
1. 安装git并使用命令`git clone https://github.com/BruntonUWBio/ecog-hand`克隆代码仓库。
2. 使用以下命令安装必要的Python包：
```
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install numpy matplotlib cvxpy pytest sklearn
```
在您的项目中，加载所需的模块：
```python
%matplotlib inline
from mrDMD import mrDMD
from DMD import DMD
from helper_functions import *
```
从一维正弦曲线之和组成的信号开始，其采样间隔`dt = 1 / 200`，总长度为`N = 1000`的样本点。时间向量`t`可以通过命令 `np.linspace(0, 5, N)`生成。设振幅为`amp = 1`, 最大频率为 `freq_max = 40`。
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