LMD算法 LMDP6Data expansion

资 源 简 介

LMD算法 LMDP6Data expansion

详 情 说 明

LMD算法（Local Mean Decomposition，局部均值分解）是一种常用于信号处理的分解方法，其核心目标是将复杂信号分解为多个单分量信号（PF分量），以便进一步分析。然而，在实际应用中，LMD算法常面临端点效应问题，即信号边界处的分解结果容易失真。

为了缓解这一问题，LMD算法采用了多种数据延拓技术，主要包括： 极值平均延拓：通过计算边界附近的极值均值，合理预测信号边界外的变化趋势。 边界局部特征尺度延拓：结合信号局部的尺度特征，自适应地调整延拓策略，使得延拓结果更符合信号的自然变化规律。 HDJ极值延拓法：利用极值点插值方法，对信号边界进行平滑延拓，减少突变带来的干扰。 基于ISBM延拓：通过引入改进的边界匹配方法（Improved Symmetric Boundary Matching），提高延拓数据的对称性和连续性。 平行延拓法：在信号边界附近进行平行延拓，保持信号的局部趋势，避免因过度拟合而引入虚假成分。

这些延拓技术的综合运用有效降低了端点效应的影响，提高了LMD算法的分解精度和稳定性，使其在工程振动分析、生物医学信号处理等领域具备更强的适用性。