MATLAB实现的局部均值分解（LMD）信号处理算法

资 源 简 介

本项目提供局部均值分解（LMD）算法的MATLAB实现，用于非平稳信号的自适应分解。通过滑动窗口计算局部均值与包络，逐步提取乘积函数（PF）分量，适用于振动信号分析与处理。代码简洁高效，便于科研与工程应用。

详 情 说 明

局部均值分解（LMD）信号处理算法实现与优化

项目介绍

本项目实现了局部均值分解（LMD）算法的MATLAB源码，专门用于非平稳信号的分解与分析。通过滑动窗口计算局部均值与局部包络，算法能够逐步提取信号的乘积函数（PF）分量，实现信号的自适应分解。该代码适用于振动信号、生物医学信号（如EEG/ECG）等非平稳数据的处理，支持用户自定义参数调整分解效果。代码结构清晰，注释详细，便于初学者理解与二次开发。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现局部均值分解（LMD）算法流程
• 参数可配置：支持滑动窗口大小、迭代终止条件、平滑系数等关键参数自定义
• 多信号支持：适用于振动信号、生物医学信号等多种非平稳数据
• 可视化输出：可生成各分量的时频分布图
• 性能评估：提供分解误差评估指标（能量比、重构误差等）
• 代码可读性：结构清晰，注释详细，便于学习和二次开发

使用方法

基本调用

% 加载或生成输入信号 signal = load('your_signal_data.mat');

% 调用LMD主函数进行分解 [PFs, residual] = main(signal);

参数配置

% 自定义参数调用 params.window_size = 100; % 滑动窗口大小 params.max_iter = 50; % 最大迭代次数 params.smooth_factor = 0.1; % 平滑系数 params.tolerance = 1e-6; % 收敛容差

[PFs, residual, metrics] = main(signal, params);

结果处理

% 获取分解结果 % PFs: 乘积函数分量矩阵（每列为一个PF分量） % residual: 残余分量 % metrics: 分解性能指标

% 可视化结果 plot(PFs); % 绘制各PF分量 plot(residual); % 绘制残余信号

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 内存要求：建议至少4GB RAM（根据信号长度调整）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了LMD算法的完整流程，包含信号预处理、局部均值与包络线计算、滑动窗口平滑处理、乘积函数迭代提取、分解结果评估等核心功能。该文件负责协调整个分解过程，处理用户输入的参数配置，生成最终的PF分量矩阵和残余信号，并提供可选的可视化输出和性能指标计算。通过该文件，用户可以方便地调用LMD算法并对分解过程进行完整控制。