郭 枫

(中国人民解放军91550部队94分队，辽宁 大连 116023)

【基础理论与应用研究】

局域能量逐层提取的LMD模态混叠抑制方法

郭 枫

(中国人民解放军91550部队94分队，辽宁 大连 116023)

提出了一种基于局域能量逐层提取的局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)模态混叠抑制方法。对待分析信号利用LMD得到一系列乘积函数(Product Function，PF)，对各PF的能量进行积分，根据积分比值确定模态混叠导致的能量泄漏程度，并从具有模态混叠的高阶PF中移除下一阶PF的成分构成新的PF，从原始信号中减去新的PF得到新的待处理信号，继续执行LMD，直到所有PF频率成分各自独立，从而实现对模态混叠的抑制。仿真结果表明：算法可以有效抑制小频率比混合信号导致的模态混叠，在实际工程上具有一定推广应用价值。

LMD；PF；模态混叠；局域能量

以傅里叶变换为基础的经典谱估计方法在非平稳信号处理中表现出不足[1]，为了能够揭示非平稳信号内蕴的物理过程，时频分析技术得到了人们的重视。近年来，以局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)为基础的局域波分析方法[2-3]得到了人们的重视，局域波分析方法从瞬时频率概念出发，在将非平稳信号分解为系列单分量后，利用希尔伯特谱给出信号的时频表示结果，从而打破了不确定性原理的约束，具有非常好的时频聚集性能。但是，到目前为止，LMD和EMD的数学理论基础尚不完备，在分解过程中都承受端点效应和模态混叠问题的影响。LMD是S.S.jonathan首先提出的一种将信号分解为乘积函数(Product Function, PF)的方法[4]，类似于EMD但是又不同于EMD。……