局部均值分解（LMD）算法测试源程序

资 源 简 介

局部均值分解（LMD）算法测试源程序

详 情 说 明

局部均值分解(LMD)是一种自适应信号处理方法，特别适用于分析非平稳和非线性信号。该算法通过迭代过程将复杂信号分解为一系列乘积函数(PF)，每个PF由一个包络函数和纯调频函数相乘构成。

在无线传感网络领域，虚拟力算法常用于优化节点部署。通过模拟物理力学中的引力和斥力概念，算法能自主调整传感器节点位置，有效提升网络覆盖率。

数值计算方面，复化三点Gauss-Legendre公式是高精度积分方法，通过将积分区间分割为若干子区间并在每个子区间应用三点高斯求积公式，可准确计算圆周率等定积分值。

图像处理中采用的独立分量分析(ICA)技术，能够从混合观测信号中分离出统计独立的源信号。这种方法不依赖信号的高斯特性，在医学图像分析和特征提取中有重要应用。

动力系统分析常用的Lyapunov指数，通过量化系统对初始条件的敏感度来检测混沌行为。该指数在时间序列分析和系统稳定性研究中具有关键作用。

旋转不变子空间法(ESPRIT)作为阵列信号处理的核心算法，利用传感器阵列的旋转不变特性实现高分辨率参数估计，广泛应用于雷达和声呐系统的波达方向(DOA)估计。