MATLAB实现的LMD信号自适应分解系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了完整的局部均值分解（LMD）算法，能够对输入信号进行自适应多尺度分解。用户可自定义分解层数，并实时观察各阶乘积函数（PF）分量的波形变化，适用于信号处理和故障诊断等领域。

详 情 说 明

基于LMD的信号自适应分解系统

项目介绍

本项目实现完整的局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)算法，能够对输入信号进行自适应多尺度分解。系统采用先进的包络提取技术，可自动识别信号特征并分解为不同频率尺度的乘积函数(PF)分量。该系统适用于非平稳信号分析、故障诊断、生物医学信号处理等多个领域。

功能特性

• 完整LMD算法实现：基于局部极值点检测和滑动窗口技术，实现信号的自适应分解
• 参数灵活可调：支持用户自定义分解层数、滑动窗口大小、迭代容差等关键参数
• 实时可视化：动态显示各阶PF分量的分解过程和最终波形图
• 信号预处理：内置数据清洗和标准化模块，确保分解质量
• 性能评估：提供能量占比、正交性指标等量化评估参数
• 自动优化：具备自动确定最优分解层数的智能算法

使用方法

基本调用

% 输入信号向量 signal = load('example_signal.mat'); % 设置分解层数（可选，默认自动确定） levels = 5; % 执行LMD分解 [PFs, residual] = main(signal, levels);

高级参数设置

% 自定义分解参数 options.window_size = 100; % 滑动窗口大小 options.tolerance = 1e-6; % 迭代容差阈值 options.max_iterations = 50; % 最大迭代次数

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

结果可视化

系统自动生成分解结果图形，包括：

• 原始信号波形
• 各阶PF分量时序图
• 残余趋势项
• 能量分布统计图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了LMD算法的核心功能模块，包括信号输入校验与预处理、极值点检测与包络线计算、局部均值函数与包络估计函数迭代求解、乘积函数分量分离与重构、分解过程可视化展示以及分解质量指标计算与输出。该文件整合了完整的信号分解流程，提供参数配置接口并确保算法执行的稳定性和准确性。