实例介绍
【实例简介】
介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,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 ( Product function)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 ( Emp irical mode decomposition)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。
【实例截图】
【核心代码】
介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,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 ( Product function)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 ( Emp irical mode decomposition)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。
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