基于SPOD的湍流流场频时分析、低秩重构与去噪
流体动力学
2021-09-22 v2 混沌动力学
摘要
本文在湍流射流的大涡模拟数据上展示了谱 Proper 正交分解（SPOD）的四种不同应用：低秩重构、去噪、频时分析和预白化。基于 SPOD 的低秩重构可通过截断 SPOD 的直接求逆来实现。然而，由于 SPOD 依赖于谱估计，该谱求逆问题是病态的。我们展示了基于 SPOD 的流场重构（采用 SPOD 算法直接求逆的频域方法），并提出了一种基于将时间序列数据投影到模态上的替代方法（时域方法）。虽然 SPOD 在统计意义上最优地表示流场，但时域方法寻求对每个瞬时流场的最优重构。我们进一步提出了一种基于 SPOD 特征值硬阈值的 SPOD 去噪策略。该策略在显著降噪的同时实现了大幅数据压缩。与 wavelet transform（小波变换）等标准频时分析方法不同，所提出的基于 SPOD 的方法产生的谱图刻画了空间相干流结构的时间演化。在频域中，可通过基于滑动窗口的 SPOD 获得时变展开系数。但该方法计算上难以实现，因此提出了一种基于时域卷积的替代策略。应用于湍流射流数据时，基于 SPOD 的频时分析揭示出大尺度相干结构的间歇性出现与高能量事件直接相关。本工作表明，时域方法更适用于单个快照的低秩重构，而频域方法适用于去噪与频时分析。
引用
@article{arxiv.2011.03644,
title = {Frequency-time analysis, low-rank reconstruction and denoising of turbulent flows using SPOD},
author = {Akhil Nekkanti and Oliver T. Schmidt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03644},
year = {2021}
}