/ 局部均值分解与经验模式分解的对比研究
局部均值分解与经验模式分解的对比研究
局部均值分解与经验模式分解的对比研究
介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmeandecomposition,简称LMD)。
LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Productfunction)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。
本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmodedecomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。
本软件ID:2011063
介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmeandecomposition,简称LMD)。
LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Productfunction)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。
本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmodedecomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。
本软件ID:2011063
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评论信息
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cloudy_time:文章不错，可惜现在还是没有LMD非常有效的程序~~2013-07-08 -
dzk2012:局部均值分解，这个我刚刚接触，还在研究中，这篇文章，很好~2013-05-12
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