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改进的局部均值分解（RLMD）：一种有效的自适应信号处理方法，适用于多成分信号分离和...

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简介：
简介：本文提出了一种名为改进局部均值分解(RLMD)的新技术，作为处理复杂多成分信号的有效工具。此方法能高效实现信号的自动分析与拆分，在工程应用中展现强大适应性。 RLMD 是一种改进的局部均值分解方法，并采用了若干优化策略来处理 LMD 中的边界条件、包络估计以及筛选停止准则问题。它可以同时从混合信号中提取一组单分量信号（称为乘积函数）及其相关的解调信号，包括AM和FM信号，这与其他自适应信号处理技术如EMD有所不同。RLMD可用于时频分析。 参考文献： 1. 刘志良, 金亚强, 左铭, 冯志鹏. 基于鲁棒局部均值分解的时频表示用于多分量 AM-FM 信号分析. 机械系统与信号处理，2017年第95卷：468-487页。 2. Smith J S. 局部均值分解及其在脑电感知数据中的应用[J]. 王子会刊, 2005年 第2期第5章: 443-454. 3. G. Rilling、P.Flandrin 和 P.Goncalves，关于经验模式分解及其算法。IEEE-EURASIP非线性信号和图像处理研讨会NSIP-03

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  • 改进的局部均值分解（RLMD）：一种有效的自适应信号处理方法，适用于多成分信号分离和...
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    简介：本文提出了一种名为改进局部均值分解(RLMD)的新技术，作为处理复杂多成分信号的有效工具。此方法能高效实现信号的自动分析与拆分，在工程应用中展现强大适应性。 RLMD 是一种改进的局部均值分解方法，并采用了若干优化策略来处理 LMD 中的边界条件、包络估计以及筛选停止准则问题。它可以同时从混合信号中提取一组单分量信号（称为乘积函数）及其相关的解调信号，包括AM和FM信号，这与其他自适应信号处理技术如EMD有所不同。RLMD可用于时频分析。 参考文献： 1. 刘志良, 金亚强, 左铭, 冯志鹏. 基于鲁棒局部均值分解的时频表示用于多分量 AM-FM 信号分析. 机械系统与信号处理，2017年第95卷：468-487页。 2. Smith J S. 局部均值分解及其在脑电感知数据中的应用[J]. 王子会刊, 2005年 第2期第5章: 443-454. 3. G. Rilling、P.Flandrin 和 P.Goncalves，关于经验模式分解及其算法。IEEE-EURASIP非线性信号和图像处理研讨会NSIP-03
     
  • 改进的EMD方法(REMD): 一种有效的自适应信号处理工具，适用于多成分信号...
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    REMD是一种基于EMD技术改进的自适应信号处理工具，特别擅长解析复杂、多成分信号。通过优化算法，它能更精确地分离并分析不同频率组分，广泛应用于各种科学和工程领域。 REMD是经验模式分解的一种改进版本，并由软筛选停止标准（SSSC）支持。SSSC是一种能够自动终止EMD筛分过程的自适应筛选停止准则。它可以从混合信号中提取出一组单分量信号，这些信号被称为固有模式函数。此外，它可以与希尔伯特变换（或其他解调技术）结合使用来进行时频分析。
     
  • 鲁棒型局部均值分解（RLMD）算法在信号分解中的应用
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    简介：本文介绍了鲁棒型局部均值分解（RLMD）算法及其在复杂信号处理与分析领域的独特优势，重点探讨了其在信号分解中的实际应用效果。 RLMD是一种改进的局部均值分解方法，它由一组优化策略支持。这些优化策略可以处理LMD中的边界条件、包络估计以及筛选停止准则问题。同时，RLMD能够从混合信号中提取出一系列单分量信号（称为乘积函数）及其相关解调信号（包括AM和FM信号），这是其与其他自适应信号处理方法如EMD相比最显著的特点之一。此外，RLMD在时频分析方面具有广泛的应用潜力。
     
  • 基于局部均值分解的多分量信号自适应分解方法及其在脑电和故障诊断中的应用（含MATLAB代码）
    优质
    本研究提出了一种基于局部均值分解的新颖多分量信号自适应分析技术，并探讨了其在脑电图及故障诊断领域的实际应用价值。附有实用的MATLAB编程实现。 局部均值分解（LMD）算法用于多分量信号的自适应分解，在脑电信号处理和故障诊断等领域有广泛应用。
     
  • Matlab【信号分解】利用局部均值分解(LMD)技术的信号处理工具.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB的信号处理工具包，专注于应用局部均值分解（LMD）技术进行复杂信号的高效分析与解构。适用于科研和工程领域中的信号研究。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，具体内容介绍可通过主页搜索博客查看。 适合人群：适用于本科和硕士阶段的教学与研究学习使用。 简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修行心灵的同时提升技术能力。如果有合作意向，请通过私信联系。
     
  • MEDLL_信号分离_多径_LOS_多普勒效应下的多径信号分离
    优质
    本研究聚焦于复杂通信环境中的信号处理技术，特别针对LOS条件及多普勒效应影响下，开发先进的算法实现高效多径信号分离。 与传统的medll算法不同，本方法从多普勒频域分离LOS信号和多径信号。
     
  • CNN.rar_CNN信号处理_CNN一维信号分类_一维信号的CNN分析_信号分类方法
    优质
    本资源探讨了卷积神经网络(CNN)在处理和分类一维信号中的应用，深入分析了一维信号的CNN模型构建及优化策略，并提供了多种信号分类方法。 CNN分类适用于一维信号的模型简单易懂，适合新手学习使用，但效果一般。
     
  • 通信信号处理中的LMS自适应均衡器
    优质
    简介：本文探讨了LMS（最小均方差）算法在通信系统中用于信号处理和噪声抑制的应用。特别关注其如何实现自适应均衡以改善信道传输质量，减少失真，并提高数据接收的准确性。 大三通信信号处理课程的一个大作业是实现了一个用于信道均衡的LMS自适应均衡器，可以用来学习噪声的一些性质。
     
  • 自适应盲信号处理算法
    优质
    自适应盲信号处理算法是一种无需先验知识即可从混合信号中分离出原始信号的技术，适用于通信、生物医学工程等领域。 这是一篇关于盲信号分离自适应算法的文档，并包含了一个MATLAB代码实现。
     
  • 时空自适应信号处理
    优质
    《时空自适应信号处理》一书深入探讨了在时间和空间维度上优化信号处理技术的方法与应用，旨在提升复杂环境下的通信效率和数据准确性。 院士的经典著作是国内空时自适应信号处理领域的经典书籍，值得一读以领略院士的风采。