全部的局部均值分解（LMD）算法，matlab源代码

资 源 简 介

全部的局部均值分解（LMD）算法，matlab源代码

详 情 说 明

局部均值分解（LMD）是一种自适应信号处理方法，常用于非平稳信号的分解与特征提取。其核心思想是通过迭代提取信号的局部均值函数和包络函数，最终将原始信号分解为多个乘积函数（PF）分量，每个PF分量包含明确的物理意义。

在Matlab实现中，LMD算法可通过动态调节参数来适应不同信号特性。关键步骤包括：1）确定信号的局部极值点；2）计算滑动均值与包络估计；3）迭代分离高频分量直至满足终止条件。调试时需重点关注极值点插值的平滑性以及迭代次数的合理性，避免过分解或欠分解。

该算法在负荷预测中具有重要价值——通过对历史负荷数据的LMD分解，可分离出趋势项、周期项和随机噪声，从而提升预测模型的准确性。结合随机生成树算法，还能进一步扩展其应用场景，例如构建多尺度特征关联网络。

（注：具体实现需根据信号特性调整包络估计窗口长度、终止阈值等参数，实际应用中建议结合滑动窗口机制处理长时序信号。）