LMD在时域分析matlab2010b完美运行

局部均值分解是由Smith提出的一种新的非线性和非平稳信号分析方法。由于LMD是依据信号本身的信息进行自适应分解的，产生的PF分量具有真实的物意义。文档是代码 可以完美运行

%%%局域均值分解
%%x原始信号

clc
clear
close all
fs=2000;
t=0:1/fs:1;

% x=15*（1+cos（40*pi*t））.*cos（600*pi*t）+5*（1+cos（40*pi*t））.*cos（200*t*pi）;
%x=cos（2*pi*30*t +0.1*sin（2*pi*10*t））+sin（2*80*t）;
%x=5*（1+cos（40*pi*t））.*cos（150*pi*t）+5*（1+cos（40*pi*t））.*cos（100*t*pi）;
%plot（tx）;
%xlabel（‘时间t/s‘）
%ylabel（‘幅值‘）
x=xlsread（‘Book2.xlsx‘）;
figure（1）

plot（tx）;
xlabel（‘时间t/s‘）
ylabel（‘幅值‘）
figure（3）
y2=x;
L=length（y2）;
NFFT = 2^nextpow2（L）;
Y = fft（y2NFFT）/L;
f = fs/2*linspace（01NFFT/2）;
plot（f2*abs（Y（1:NFFT/2）））
xlabel（‘频率f/Hz‘）
ylabel（‘幅值‘）





%规定输入信号为行向量
if size（x1）~=1
    x = x‘;
end
c = x;
N = length（x）;


PF = [];
A1=[];
Si=[];
while（1） %loop 1
    
    a = 1;
    
    while（1） %loop 2
        h = c;
        
        maxVec = [];
        minVec = [];
        
        % look for max and min point 找到h中的局部极大值和极小值
        for i = 2: N - 1
            if h （i - 1） < h （i） && h （i） > h （i + 1）
                maxVec = [maxVec i];
            end
            if h （i - 1） > h （i） && h （i） < h （i + 1）
                minVec = [minVec i];
            end
        end
        
        % check if it is residual  判断是否满足loop2的终止条件
        if （length （maxVec） + length （minVec）） < 2
            break;
        end
        
        % handle end point

        %left end point
        if h（1）>0
            if（maxVec（1）                yleft_max=h（maxVec（1））;
                yleft_min=-h（1）;
            else
                yleft_max=h（1）;
                yleft_min=h（minVec（1））;
            end
        else
            if （maxVec（1）                yleft_max=h（maxVec（1））;
                yleft_min=h（1）;
            else
                yleft_max=-h（1）;
                yleft_min=h（minVec（1））;
            end
        end
        %right end point
        if h（N）>0
            if（maxVec（end）                yright_max=h（N）;
                yright_min=h（minVec（end））;
            else