完整的局部均值分解（LMD）算法开源码

资 源 简 介

完整的局部均值分解（LMD）算法开源码

详 情 说 明

局部均值分解（LMD）是一种信号处理领域的自适应分解方法，擅长将复杂信号解耦为若干乘积函数（PF）分量。在轨道机动仿真场景中，LMD可有效分离航天器动力学信号中的噪声与真实运动特征，配合初轨计算模块能提升轨道参数估计的鲁棒性。

核心算法优化点体现在： 循环检测机制：通过滑动窗口策略检测信号周期性，避免无效分解，特别适用于轨道机动中准周期振动信号的提取。 马氏距离应用：在图像处理环节引入马氏距离度量特征相似性，相比欧氏距离更能适应轨道数据的高维非线性特性。 预测控制集成：采用最小均方误差（MSE）准则动态调整预测模型权重，使得控制算法能适应推力器参数的不确定性。

工程实现时需注意： 分解层数需根据信号信噪比动态调整 轨道仿真中建议结合Runge-Kutta法提升动力学模型精度 实时性要求高的场景可对LMD进行滑动窗增量计算优化