局部均值分解改进版

资 源 简 介

局部均值分解改进版

详 情 说 明

局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）是一种常用于信号处理的模态分解方法，特别适合处理非线性、非平稳信号。其核心思想是通过迭代过程将复杂信号分解为多个乘积函数（Product Function, PF），每个PF代表信号中不同尺度的振荡模式。

传统LMD算法存在边界效应和包络拟合不准确等问题。改进版算法主要优化了以下环节： 滑动窗口策略调整：采用自适应窗口大小替代固定窗口，更好地适应信号局部特征 均值线计算改进：通过引入三次样条插值或多项式拟合提升包络线平滑度 终止条件优化：设置相对误差阈值避免过度分解

当前改进算法仍存在的典型问题包括： 端点效应可能导致分解结果失真 高频噪声对PF分量的干扰尚未完全解决 计算效率在实时处理场景中仍需提升

这些问题为研究者提供了有价值的改进方向，特别是在机械故障诊断、生物医学信号分析等应用领域。建议初学者可以先实现基础版本，再逐步尝试不同的包络估计方法和边界处理策略进行优化。