一个可用的局部均值分解（LMD）算法源程序

资 源 简 介

一个可用的局部均值分解（LMD）算法源程序

详 情 说 明

本文介绍一组实用的算法程序集，涵盖信号处理、几何计算和机器学习等多个领域。局部均值分解（LMD）是一种自适应信号处理方法，能够有效分解非平稳信号，在故障诊断和生物信号处理中应用广泛。该算法通过迭代提取乘积函数，可以准确获取信号的瞬时频率特征。

在几何计算方面，程序包含高效的矩阵欧氏距离计算模块，这对模式识别中的相似性度量至关重要。同时集成了球谐函数可视化工具，可用于电磁场分析、量子力学等领域的图形仿真。四元数计算模块则提供了三维旋转和方向表示的完整数学支持。

针对信息论应用，程序包提供了优化的互信息计算工具，这是特征选择和独立性检验的核心方法。机器学习例程中包含经典的监督和无监督学习算法实现，特别适合作为教学示例和算法验证。

最后，脉冲响应分析模块采用先进的相关性检测技术，能够精确识别系统特性，在声学工程和控制系统中具有重要应用价值。所有算法都经过严格测试，并附有完整的性能验证方案。