基于MATLAB7.0的局部均值分解（LMD）算法实现与验证系统

资 源 简 介

本系统完整实现了局部均值分解(LMD)算法，能够将复杂信号自适应分解为乘积函数(PF)分量。提供信号预处理功能，包括归一化和去趋势处理，适用于信号分析与处理应用。

详 情 说 明

基于MATLAB 7.0的局部均值分解算法实现与验证系统

项目介绍

本项目实现了局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)算法的完整MATLAB解决方案。LMD是一种自适应信号分解方法，能够将复杂的非平稳、非线性信号分解为若干个乘积函数(Product Function, PF)分量，每个PF分量包含物理意义的瞬时频率和瞬时幅值信息。该系统提供了从信号预处理、算法执行到结果分析与可视化的全套功能。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现LMD自适应信号分解算法，将信号自适应分解为多个PF分量
• 信号预处理：包含信号归一化、去趋势处理等预处理模块，提升分解质量
• 边界处理：采用镜像延拓法有效抑制端点效应，提高边界区域分解精度
• 特征提取：自动提取各PF分量的瞬时频率和瞬时幅值信息
• 可视化分析：提供直观的图形界面展示分解全过程和结果
• 性能评估：内置分解质量评估模块，量化分析算法性能

使用方法

基本使用流程

1. 数据输入：支持.mat文件导入或直接输入一维时间序列信号向量
2. 参数设置（可选）：

- 滑动窗口大小：控制局部均值计算范围（默认自适应） - 迭代停止阈值：设置收敛精度（默认1e-6） - 最大迭代次数：防止无限循环（默认100次） - 延拓点数：边界处理参数（默认50点）

1. 执行分解：运行主程序开始LMD分解过程
2. 结果分析：查看PF分量、瞬时特征和评估指标
3. 图形输出：生成分解结果的可视化图表

示例代码

% 加载或输入信号数据 load('signal_data.mat');

% 设置算法参数（可选） params.window_size = 'auto'; params.tolerance = 1e-6; params.max_iterations = 100; params.extension_points = 50;

% 执行LMD分解 [PF_components, residual, instant_freq, instant_amp] = main(signal, params);

% 查看分解结果和性能指标

系统要求

• 软件环境：MATLAB 7.0或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 内存要求：至少512MB可用内存（建议1GB以上）
• 系统平台：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，整合了信号预处理、LMD算法执行、端点效应处理、瞬时特征提取、结果可视化和性能评估等全部功能模块。该文件作为系统入口，负责协调各算法模块的协同工作，处理用户参数输入，组织数据流传递，并最终输出完整的分解结果和评估报告。通过调用该主程序，用户可以完成从原始信号到最终分析结果的全流程处理。