鲁棒局部均值分解（RLMD）附Matlab代码

最新推荐文章于 2024-04-27 13:06:52 发布
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文章标签： matlab 均值算法 算法
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本文介绍了鲁棒局部均值分解（RLMD）算法，一种信号处理和特征提取的方法，其在鲁棒性和局部性上优于PCA和ICA。通过Matlab代码展示了RLMD算法的实现过程，包括参数定义、局部线性拟合和信号分解。RLMD可用于多个领域的信号处理和特征提取，提供了灵活性和适应性。

鲁棒局部均值分解（RLMD）附Matlab代码

鲁棒局部均值分解（Robust Locally Linear Decomposition，RLMD）是一种用于信号处理和特征提取的算法。它可以将信号分解成多个局部线性空间，并提取出重要的特征。相比于传统的PCA和ICA等方法，RLMD具有更好的鲁棒性和局部性。

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现RLMD算法。首先，我们需要定义一些基本的参数。假设我们有一个长度为N的信号x，要分解成K个局部线性空间，每个线性空间有L个邻居点。我们还需定义一个窗口大小W，表示在进行局部线性拟合时要考虑的邻域范围。

接下来，我们可以开始实现RLMD算法：

function [Y, X, E] = rlmd(x, K, L
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信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法
01-25
RLMD是一种改进的局部均值分解，由一组优化策略支持。优化策略可以处理LMD中的边界条件、包络估计和筛选停止准则。它同时从混合信号中提取一组单分量信号（称为乘积函数）及其相关解调信号（即AM信号和FM信号），这是与其他自适应信号处理方法（如EMD）相比最吸引人的特征。RLMD可用于时频分析。
Robust Local Mean Decomposition (RLMD)：一种有用的自适应信号处理工具，用于多分量信号分离和解调、非平稳信号处理。-matlab开发
05-29
RLMD 是一种改进的局部均值分解，由一组优化策略提供支持。 优化策略可以处理 LMD 中的边界条件、包络估计和筛选停止准则。 它从混合信号中同时提取一组单分量信号（称为乘积函数）及其相关的解调信号（即 AM 信号和 FM 信号），这是与其他自适应信号处理方法（如EMD。 RLMD 可用于时频分析。 参考： [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。 机械系统和信号处理。 95: 468-487, 2017。 [2] Smith J S.局部均值分解及其在脑电感知数据中的应用[J]. 皇家学会界面杂志，2005 年，2(5)：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
信号分解 - 鲁棒型局部均值分解（RLMD）算法的Matlab实现
带你成为别人眼中的大佬！
05-21 770
具体来说，对于每个IMF，我们将其分为若干段，每段的长度为n，然后计算每段的局部均值。对于每个点i，我们将其与相应段的局部均值比较，如果偏离程度超过了一定的阈值，则给其加上惩罚项，否则不做处理。RLMD算法的原理是将信号分解为多个局部均值分量（IMFs），每个IMF都对应于信号的一个频率。与LMD算法不同的是，RLMD算法会在每个IMF中引入一个惩罚项，用于惩罚偏离局部均值的点。在ILMD中，每个IMF都是由基函数加权和的形式表示的，其中基函数是一个正弦波，并且权重是通过最小化残差得到的。
鲁棒局部均值分解 （RLMD）附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
11-18 1485
局部均值分解是一种信号处理方法，旨在从信号中提取出一组纯调频信号和包络信号的“最佳拟合”乘积函数( product functions，PF) ，通过数学迭代循环可以得到所有的 PF 分量，进而进行信号分析。对于信号 x( t) ，其分解过程如下。
鲁棒局部均值分解 （RLMD）（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-17 1382
RLMD 是一种改进的局部均值分解，由一组优化策略提供支持。优化策略可以处理LMD中的边界条件、包络估计和筛选停止准则。它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（即AM信号和FM信号），与其他自适应信号处理方法（如EMD）相比，这是最吸引人的特征。[1] 刘志亮， 金亚强， 左明军， 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。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。
【信号分解】Matlab实现鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法
qq_59747472的博客
07-10 740
局部均值分解是一种信号处理方法，旨在从信号中提取出一组纯调频信号和包络信号的“最佳拟合”乘积函数( product functions，PF) ，通过数学迭代循环可以得到所有的 PF 分量，进而进行信号分析。对于信号 x( t) ，其分解过程如下。 3 运行结果 [1]陈志刚, 赵志川, 钟新荣,等. 基于鲁棒局部均值分解与二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障诊断[J]. 科学技术与工程, 2022, 22(1):9....
【MATLAB】 RLMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
Lwcah的博客
02-24 1036
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~展示出图效果。
鲁棒局部均值分解（Robust Local Mean Decomposition）- 附带Matlab代码
QjMacos的博客
09-22 414
鲁棒局部均值分解（Robust Local Mean Decomposition）是一种信号处理技术，用于将信号分解为不同尺度的局部均值和细节成分。迭代过程：重复步骤2和步骤3，对细节分量d1进行平滑处理得到局部均值分量m2，再将细节分量d1减去局部均值分量m2得到细节分量d2。鲁棒局部均值分解的原理是基于信号的多尺度分解，通过对信号进行多次平滑处理和细节提取来实现。通过鲁棒局部均值分解，可以将信号分解为多个不同尺度的局部均值分量和细节分量，从而实现对信号的多尺度分析。细节分量表示了信号中的高频细节信息。
时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解
最新发布
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
04-27 753
时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解
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weixin_44028734的博客
02-26 3553
前期已分享320多种基础优化算法（根据“没有免费的午餐”，。所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。同样，在信号处理领域，信号分解方法也有很多种。本文。
信号分解 | RLMD(鲁棒性局部均值分解)-Matlab
天天酷科研的博客
04-27 322
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转自：https://blog.youkuaiyun.com/daisy9212/article/details/49231115 今天将这三种算法原理看了一下，代码还没有完全弄好，争取两天内弄完。         
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Matlab仿真：鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法应用
文件名称为“【信号分解】Matlab实现鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法”，表明整个压缩包内包含了实现RLMD算法的Matlab代码及相关文档。用户可通过解压软件打开压缩包，查找RLMD算法的实现脚本、测试案例、结果文件等。...
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