一个好使的局部均值分解（LMD）算法例程

资 源 简 介

一个好使的局部均值分解（LMD）算法例程

详 情 说 明

局部均值分解(LMD)与信号处理技术集锦

局部均值分解(LMD)算法 LMD是一种自适应信号分解方法，通过迭代提取信号的局部均值函数和包络函数，将原始信号分解为若干乘积函数(PF)分量。相比EMD算法，LMD能更好解决模态混叠问题，特别适用于旋转机械振动分析。实现时需注意包络线拟合的精度和终止条件设置。

主同步信号(PSS)时域相关仿真 针对5种自定义调制信号，通过在时域计算PSS的互相关函数，可评估信号同步性能。仿真时需考虑多径延迟、噪声干扰等因素，相关峰值的尖锐程度直接影响同步捕获的准确性。

旋转机械二维全息谱计算 融合转子X/Y方向振动信号，通过FFT变换生成幅值-相位-频率三维全息谱。这种可视化技术能同时呈现频域特征和轴心轨迹，对诊断不平衡、不对中等故障具有独特优势。

PID控制算法三剑客 位置式PID：直接计算控制量，存在积分饱和风险 积分分离式PID：误差较大时关闭积分项，抑制超调 IMC-PID：基于内模控制理论，通过模型匹配自动整定参数，鲁棒性更强

多抽样率信号处理 通过抽取/插值改变信号采样率，关键点在于抗混叠滤波器和Nyquist约束。在软件无线电、音频编码等领域有广泛应用，需特别注意采样率转换时的相位连续性。

（注：所有算法实现需注意数值稳定性问题，建议结合MATLAB/Python进行原型验证）