课程作业时的局部均值分解（LMD）算法源码

资 源 简 介

课程作业时的局部均值分解（LMD）算法源码

详 情 说 明

局部均值分解（LMD）算法是一种信号处理方法，尤其在处理非线性和非平稳信号时表现出色。该算法的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若干个乘积函数（PF）分量，每个分量都能清晰地展示信号的局部特征。

在课程作业的实现中，LMD算法被应用于粒子图像的分割与匹配任务。这一过程涉及多个自编的子例程，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度以及改进绝对关联度等。这些关联度计算方法用于评估信号或图像局部特征的相似性，从而提升分解的精度。

为了提高算法的准确性，采用热核构造权重的方式，确保不同局部区域的贡献能够合理加权。这种方法不仅增强了分解的稳定性，还能有效抑制噪声干扰。此外，结合最小均方误差（MMSE）算法，进一步优化了信号或图像的估计效果，使得分解结果更加接近真实情况。

该实现不仅可用于通信领域的信号分析，还能扩展至人脸识别中的光照处理等应用场景。通过LMD算法，可以提取图像的关键光照特征，进而改善识别的鲁棒性。整体而言，这一实现为学习信号处理和图像分析提供了实用的工具。