文献实现的局部均值分解（LMD）算法代码

资 源 简 介

文献实现的局部均值分解（LMD）算法代码

详 情 说 明

局部均值分解(LMD)算法 LMD是一种自适应信号分解方法，通过迭代提取信号的局部均值函数和包络函数，将原始信号分解为多个乘积函数(PF)分量。其核心在于通过滑动窗口计算局部极值点，再通过移动平均构造均值曲线，最终分离出不同频段的物理意义明确的成分。

双馈发电机系统仿真 在感应双馈发电机模型中，需建立定子-转子的电压方程和磁链方程，通过坐标变换解耦交直流分量。仿真时需重点考虑电网电压跌落工况下crowbar电路的触发逻辑，以及转子侧变流器的矢量控制策略对系统动态响应的影响。

复化三点Gauss-Legendre求π 该方法将积分区间分割为若干子区间，在每个子区间应用三点Gauss-Legendre公式计算∫₀¹4/(1+x²)dx的近似值。相比梯形法，其代数精度可达5阶，通过增加区间划分数量可显著降低截断误差。

瑞利衰落信道建模 单径模型通过产生均值为0、方差为σ²的独立同分布高斯随机变量，经平方和开方得到瑞利分布幅度。多径场景需结合Clarke参考模型，用正弦波叠加法生成具有特定多普勒谱的相关衰落序列，关键参数包括最大多普勒频移和时延扩展。

声子晶体传递矩阵法 一维情况下，将周期性结构划分为多个单胞，通过弹性波在层间的连续条件建立状态向量传递关系。计算中需处理界面处的位移-应力矩阵匹配，特征频率可通过传输系数极小值点判定，带隙特性与材料阻抗比密切相关。

双隐层BP神经网络 相比单隐层结构，第二隐层可提取更高阶特征，但需采用Levenberg-Marquardt算法避免梯度消失。输入层到第一隐层通常使用tanh激活函数，第二隐层到输出层建议采用线性激活，隐含层节点数可通过正交试验法优化。

主分量分析(PCA)降维 核心是求解协方差矩阵的特征值，按贡献率排序后选取前k个特征向量构成投影矩阵。对于标准化数据需计算相关系数矩阵，工业应用中常结合Hotelling's T²统计量监测主元空间异常。