一维自适应傅里叶分解文献综述

信号分解是众多科学领域中一项至关重要的任务，旨在将复杂信号分解为更简单、更易于分析的成分。

傅里叶分解作为一种经典的信号处理技术，在信号分析与处理领域中发挥着举足轻重的作用。

然而，传统的傅里叶分解方法在处理非平稳信号时存在局限性，无法有效地捕捉信号的时频特性。

为了克服这一问题，自适应傅里叶分解应运而生，其核心思想是根据信号自身的特征自适应地选择最优的基函数，以实现对信号的精确表示。

本文综述了一维自适应傅里叶分解的研究进展，首先介绍了傅里叶分解的基本理论，然后重点阐述了自适应傅里叶分解的概念、方法和应用，并对不同方法的优缺点进行了比较分析，最后展望了该领域未来的发展方向。

关键词：信号分解；傅里叶变换；自适应；基函数；时频分析

信号分解是许多科学和工程领域的基础，包括信号处理、图像分析、模式识别等。

它旨在将复杂信号分解成更简单、更易于理解和分析的组成部分[1-3]。

傅里叶分解作为一种经典的信号分解方法，在信号处理领域中发挥着至关重要的作用[4-6]。

它将信号表示为不同频率的正弦和余弦函数的线性组合，可以有效地分析信号的频率成分。