局部均值分解（LMD）算法源码

资 源 简 介

局部均值分解（LMD）算法源码

详 情 说 明

局部均值分解（LMD）是一种自适应信号处理方法，常用于非平稳信号的时频分析。该算法通过迭代提取信号的乘积函数（PF）分量，能够有效分解复杂信号中的多尺度特征。

在FMCW雷达测距测角应用中，LMD可用于预处理回波信号，消除环境噪声干扰。算法会先确定信号的局部极值点，通过滑动平均构建包络函数，逐步分离出反映目标距离和角度信息的特征分量。相比传统傅里叶变换，LMD更适合处理存在多普勒频移的调频连续波信号。

对于超声波倒车雷达系统，LMD能有效区分障碍物反射波与环境杂波。其分解得到的PF分量可对应不同距离上的障碍物回波，通过分析各分量的瞬时频率特性实现精确测距。与直接阈值检测相比，这种方法对弱信号的检测能力更强。

在光纤陀螺的Allan方差分析中，LMD预处理可分离出陀螺输出的不同误差源。随机游走、零偏不稳定性等误差特征会体现在不同的PF分量中，这使得后续的方差计算更能准确反映陀螺的性能指标。

波束成形技术中的误码率（BER）计算若结合LMD，可以先将接收信号分解为多个空间子信道分量，再分别计算各子信道的信噪比。这种处理方式能更精确地评估多径效应对通信质量的影响，为波束成形权重的优化提供依据。