局部均值分解

资 源 简 介

局部均值分解

详 情 说 明

局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）是一种针对非平稳信号的数据分解方法，广泛应用于信号处理领域。它的核心思想是通过迭代过程将复杂信号分解成多个乘积函数（Product Function, PF）分量，每个分量包含一个纯调频信号和一个包络信号。

这种方法特别适合处理非线性、非平稳信号，能够有效提取信号中的局部特征信息。与经验模态分解（EMD）类似，LMD也是一种自适应的时频分析方法，但它在处理某些特定信号时具有更好的性能表现。

LMD的实施过程主要包含以下关键步骤：首先通过移动平均方法计算信号的局部均值函数，然后基于该函数迭代提取信号分量。每次迭代都会产生一个PF分量，直到剩余信号变为单调函数为止。最终得到的多个PF分量可以反映原始信号在不同时间尺度上的特征。