局部均值分解方法

资 源 简 介

局部均值分解方法

详 情 说 明

局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)是一种针对非平稳信号的自适应时频分析方法。该方法通过将复杂信号分解为多个乘积函数(Product Function, PF)分量，能够有效提取信号的时变特征。

在MATLAB实现中，局部均值分解通常包含以下核心步骤：首先对输入信号进行极值点检测，然后通过插值方法构造信号的局部均值函数和包络估计函数。接着通过迭代过程将原始信号逐步分解，每次迭代都会分离出一个PF分量，直到剩余信号变为单调函数为止。

该算法的MATLAB实现需要注意几个关键点：极值点的准确识别对于分解质量至关重要；选择合适的插值方法(如样条插值)来构造均值曲线；合理设置迭代终止条件以避免过度分解。在MATLAB 7.0环境中调试通过表明该实现具有良好的兼容性。

局部均值分解在机械故障诊断、生物医学信号处理等领域有广泛应用，特别适合分析具有明显瞬时频率变化的非平稳信号。与经验模态分解(EMD)相比，LMD采用不同的分解策略，在某些情况下能获得更好的时频分辨率。