​LMD分解程序

资 源 简 介

​LMD分解程序

详 情 说 明

LMD分解程序是一种改进的局部均值分解方法，专门针对传统EMD（经验模态分解）中存在的模态混叠问题进行了优化。EMD方法在处理非平稳、非线性信号时容易出现模态混叠现象，导致分解结果不够精准，而LMD通过更合理的极值点处理策略和包络线构造方式有效缓解了这一问题。

该程序结合样本熵作为辅助分析工具，能够自动评估分解结果的合理性。样本熵是一种用于度量时间序列复杂性的有效指标，在LMD分解后对各个分量进行样本熵计算，可以帮助判断分解是否成功避免了模态混叠，以及各分量的复杂度分布情况。

程序内置的示例展示了典型信号的处理流程：首先对输入信号进行极值点检测和局部特征时间尺度计算，然后通过移动平均构造包络线，逐步分离出不同的乘积函数分量。每个分量都会计算对应的样本熵值，用户可以通过这些熵值判断分解质量。这种方法特别适用于机械振动、生物医学等领域的信号分析任务。