1. 本选题研究的目的及意义
信号分解是众多科学领域和工程应用中的一项基础性任务，其目标是将复杂信号分解成更简单、更易于分析的组成部分。
作为一种经典的信号处理方法，傅里叶分解在信号分析与处理领域占据着举足轻重的地位。
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，难以有效地捕捉信号的时频特性。
2. 本选题国内外研究状况综述
信号分解是信号处理领域经久不衰的研究课题，一直以来都受到国内外学者的广泛关注。
傅里叶分解作为一种经典的信号分解方法，在信号分析与处理中发挥着重要作用，但其在处理非平稳信号时存在局限性。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究一维自适应傅里叶分解的理论、算法和应用。
1. 主要内容
1.深入研究一维傅里叶分解的理论基础，包括傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换和快速傅里叶变换等，为自适应傅里叶分解奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和应用验证相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：-深入研究傅里叶分解的理论基础，包括傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换和快速傅里叶变换等，分析其优缺点。
-研究自适应傅里叶分解的基本原理，分析其与传统傅里叶分解的区别和联系，探讨其优势和不足。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种新的自适应基函数选择方法，提高分解的效率和精度。
2.设计一种高效的分解算法，降低计算复杂度，提高算法的实时性。
3.将一维自适应傅里叶分解应用于新的领域，例如生物医学信号处理、雷达信号处理等，拓展其应用范围。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 贾民平,王睿,谢今. 基于自适应快速傅里叶变换的电能质量扰动识别[J]. 电气技术,2022,23(07):79-84.
[2] 程军圣,周晓林,李沛. 基于改进自适应VMD和LSTM的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击,2022,41(08):13-20.
[3] 庞伟,李龙,张建伟. 基于VMD-SE和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断[J]. 振动、测试与诊断,2022,42(02):376-384.
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