LMD算法利用极值平均、边界局部特征尺度延拓、HDJ极值延拓法、基于ISBM延拓、平行延拓法等对数据拓展，降低端点效应。
资源文件列表
LMD+6种端点拓展方法/boundary_conditions_averextr极值平均.m , 1896
LMD+6种端点拓展方法/boundary_conditions_charalen边界局部特征尺度延拓.m , 1170
LMD+6种端点拓展方法/boundary_conditions_HDJ极值延拓法.m , 1547
LMD+6种端点拓展方法/boundary_conditions_isbm基于ISBM延拓.m , 2979
LMD+6种端点拓展方法/boundary_conditions_paracon平行延拓法.m , 1086
LMD+6种端点拓展方法/boundary_conditions_rependp对playfish的程序进行修改.m , 1351
LMD+6种端点拓展方法/CombinMaxMin.m , 465
LMD+6种端点拓展方法/extr.m , 1820
LMD+6种端点拓展方法/lmd.m , 1875
LMD+6种端点拓展方法/LocalMeanEn.m , 394