局部均值分解和经验模式分解的比较分析

简介：
本文对局部均值分解(LMD)与经验模式分解(EMD)两种信号处理方法进行了深入对比研究，旨在揭示各自优劣及适用场景。通过理论解析与实验验证相结合的方式，为实际应用提供指导建议。 本段落介绍了一种新的非平稳信号分析方法——局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）。LMD 方法能够自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有物理意义的PF (Product Function) 分量之和，每个 PF 分量由一个包络信号与一个纯调频信号相乘得到。通过这种方法可以获得原始信号完整的时频分布。文中首先介绍了 LMD 方法，并对仿真信号进行了分析，取得了满意的结果。最后将 LMD 方法与经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法进行对比，在端点效应和迭代次数等方面表明 LMD 方法优于 EMD 方法。