Matlab
实现LMD局域均值分解的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着科学技术的不断进步，现代社会中的数据量和信号处理需求日益增大，尤其是在非平稳信号处理方面，传统的信号处理方法已无法有效应对复杂信号的特性。许多实际信号，特别是来自于机械、地震、医学和金融领域的数据，具有高度的非平稳性，即它们的统计性质随时间变化。常见的傅里叶变换和小波变换等经典信号处理方法在处理这类信号时面临很大的困难，因为这些方法无法适应信号的非线性和时变性。而LMD作为一种新兴的信号分解方法，通过局部均值分析的方式，将信号从时间尺度上进行分解，能够较好地解决传统方法中的局限性。
LMD的优势在于它能够在不假设任何先验模型的情况下，对非平稳信号进行自适应分解。与传统的经验模态分解（EMD）方法相比，LMD在解构信号时更加灵活高效，能有效地减小模式混叠的现象。模式混叠是EMD方法中的一个重要问题，它指的是不同尺度的信号成分无法正确分离，导致最终分解结果的混乱。而LMD通过其独特的局部均值分解机制，避免了这一问题，确保 ...