本文提出了一种结合动态模分解（DMD）与多分辨率分析的新方法，有效解决复杂系统的动力学数据分离问题。研究扩展了DMD的应用，提出了线性一致性概念，并通过实验验证了新采样策略的有效性。DMD在电浆动力学和脑神经元信号分析中表现出良好性能，提供了高效的降阶模型和预测工具。