基于自适应步长的 LMD 算法优化研究

博文 张(兰州交通大学机电技术研究所，中国)
宇博 宋(兰州交通大学机电技术研究所，中国)
大鹏 朱(兰州交通大学机电技术研究所，中国)

摘要

本文针对局部均值模态分解（Local Mean Decomposition，LMD）在应用中存在的滑动步长选择问题，提出了一种改进的LMD算法。本文基于信号幅频特性构建关键评价指标，并通过大津法（Otsu）进行阈值分割，构建滑动步长的自适应策略。随着信号幅频特性的滑动步长自适应选择策略的提出，实现了针对不同信号特性选择合适的滑动步长。实验结果表明，改进后的LMD方法有效解决了步长选择问题，并在分解性能上优于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）。

关键词

LMD；振动信号模态分解；自适应滑动步长；Otsu

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v6i2.24574