课设的局部均值分解（LMD）算法例程

资 源 简 介

课设的局部均值分解（LMD）算法例程

详 情 说 明

局部均值分解(LMD)算法是一种自适应信号处理方法，特别适用于非平稳信号分析。该算法通过迭代过程将原始信号分解为多个乘积函数(PF)分量，每个PF分量由一个包络信号和一个纯调频信号相乘构成。在非归零型差分相位调制信号的建模中，LMD可以有效提取信号的时频特征。

针对调制信号的仿真分析，主要涉及三类梯度算法：随机梯度算法采用随机样本更新参数，计算效率较高但收敛性不稳定；相对梯度算法通过引入相对变化量改进收敛性能；而自然梯度算法则利用信息几何理论，在参数空间中沿最速下降方向更新，具有最优的收敛特性。

网络建模方面采用幂律分布模型，该模型能准确反映实际通信网络中节点强度与权重的分布特性。神经网络控制模块主要完成信号的智能检测与分类任务，通过深度学习实现调制方式的自动识别。

完整的通信仿真系统包含收发两端链路级实现，发射端完成信号调制与波形生成，接收端实现信号同步、信道估计与解调恢复。整个系统通过联合优化梯度算法与神经网络参数，显著提升了非理想信道条件下的通信可靠性。