介紹了一種新的非平穩信號分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,簡稱LMD) 。LMD方 法可以自適應地將任何一個復雜信號分解為若干個具有一定物理意義的PF ( Product function)分量之和,其中每個PF分 量為一個包絡信號和一個純調頻信號的乘積,從而獲得原始信號完整的時頻分布。本文首先介紹了LMD方法,然后將 LMD方法對仿真信號進行了分析,取得了滿意的效果,最后將其和經驗模式分解EMD ( Emp irical mode decomposition)方 法進行了對比,結果表明在端點效應、迭代次數等方面LMD方法要優于EMD方法。