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《正交函数分解(EOF)源代码(Visual_Basic_60).doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、.word可编辑.'*************************************'全局变量，便于主函数调用。'VB6.0的函数返回的参数偏少，'使用全局变量在一定程度可以解决这个问题。'****************************************PublicA()AsSingle'协方差/相关系数矩阵APublicV()AsSingle'特征向量为列组成的矩阵，即空间函数V（EOF）PublicT()AsSingle'时间系数矩阵T（PC）PublicB()AsSingle'特征值λ（E）,按从大到小排列PublicGM()AsSingle'解释的方差(%
2、)（特征向量对X场的累积贡献率）PPublicGA()AsSinglePublicGB()AsSingle'个体i特征向量对X场的贡献率ρPublicXF()AsSingle'模拟结果'********************************************************'函数名：CovarMat'函数用途:计算协方差（相关系数）矩阵'参数说明：矩阵下标为1：N,从1开始；'X,存放原始观测值，二维实型数组，X(P,P)。'返回：计算协方差（相关系数）矩阵。'*****************************************************
3、**FunctionCovarMat(X()AsSingle)AsSingle()DimXX()AsSingleDimPAsInteger,NAsIntegerDimpxAsSingleP=UBound(X,1)N=UBound(X,2)px=IIf(N>0,1/N,1)ReDimPreserveXX(1ToP,1ToP)DimiAsInteger,jAsInteger,kAsInteger'求X乘以X的转置,即A=XXˊFori=1ToPForj=1ToPXX(i,j)=0Fork=1ToNXX(i,j)=XX(i,j)+X(i,k)*X(j,k)NextkXX(i,j)=XX(i,j)
4、*pxNextjNexti.专业.专注..word可编辑.CovarMat=XXEndFunction'********************************************************'函数名：EOF'函数用途:EOF,经验正交分解法(EOF)'参数说明：矩阵下标为1：N,从1开始；'X,存放原始观测值，二维实型数组，X(P,N)。'P,整型变量，空间格点数。'N,整型变量，序列的时间长度。'XF,返回时存放恢复值，二维实型数组，XF(P,N)。'*******************************************************S
5、ubEOF(X()AsSingle,ByRefS()AsString)DimV1()AsSingleDimVF()AsSingle,TF()AsSingleDimPAsInteger,NAsIntegerP=UBound(X,1)N=UBound(X,2)ReDimXF(1ToP,1ToN)ReDimT(1ToP,1ToN)ReDimA(1ToP,1ToP)ReDimV(1ToP,1ToP)ReDimV1(1ToP,1ToP)ReDimB(1ToP)ReDimGM(1ToP)ReDimGA(1ToP)ReDimGB(1ToP)ReDimVF(1ToP,1ToP)ReDimTF(1ToP,1
6、ToN)'求X的协方差（相关系数）矩阵A=CovarMat(X)DimiAsInteger,jAsInteger,kAsInteger,LAsInteger'用Jacobi法求A的特征值和特征向量'返回时B存放矩阵的全部特征值，V存放特征向量为列组成的矩阵CallJacobi(A,P,0.000001,V,B,L)Fori=1ToPGA(i)=0.专业.专注..word可编辑.Forj=1ToiGA(i)=GA(i)+B(j)NextjNextiFori=1ToPGM(i)=GA(i)/GA(P)GB(i)=B(i)/GA(P)NextiFori=1ToPForj=1ToPV1(i,j)=
7、V(j,i)NextjNextiT=MATMUL(V1,X)'时间系数'输出结果字符串DimlsAsIntegerls=UBound(S)ReDimPreserveS(ls+2)S(ls)=MATtoString(B,1,,"特征值λ（E）")S(ls+1)=MATtoString(GB,1,100,"个体i特征向量对X场的贡献率ρ")S(ls+2)=MATtoString(GM,1,100,"解释的方差(%)（特征向量
