局部均值分解源代码

资 源 简 介

局部均值分解源代码

详 情 说 明

局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）是一种自适应信号分析方法，常用于非平稳信号的时频处理。其核心思想是通过迭代提取信号的局部均值函数和包络函数，逐步分解出具有物理意义的乘积函数分量（PFCs）。

在MATLAB实现中，LMD算法通常包含以下关键步骤：

极值点定位：首先检测输入信号的局部极值点（极大值和极小值），这是后续构造均值函数的基础。

滑动平均处理：基于极值点，通过插值（如线性或三次样条插值）生成上下包络线，并计算局部均值函数。这一步可能涉及多次平滑迭代以减少噪声影响。

分量分离：从原始信号中减去局部均值函数，得到高频细节成分，再通过解调操作分离出纯调频函数和包络函数。

终止条件判断：重复上述过程直至剩余信号变为单调趋势或满足预设的分解层数。

MATLAB的优势在于其强大的矩阵运算和内置插值函数（如`spline`），能高效实现LMD的迭代过程。实际应用中需注意极值点检测的鲁棒性，以及包络过冲/欠冲的抑制策略。

LMD的变体可能针对特定场景优化，如添加边界处理或噪声鲁棒性改进。该算法在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域有广泛用途。