非平稳信号稀疏表示的研究发展

？信号分解是从信号中获取特征信息的过程，是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。非平稳信号往往包含着反映系统变化的重要信息，并且广泛存在，对其研究具有非常重要的理论意义和工程应用价值。以改进信号表示的稀疏性为主线，分析了推动非平稳信号特征提取方法发展的工程背景，详细描述了5类特征提取方法的特性与机理、历史沿革和面临的挑战，比较研究了各种方法的模型，并系统评述了这些模型在信号处理和分析中的最新进展，以及在一些领域中的应用。最后指出了各种方法目前存在的问题和不足，探讨了进一步的研究重点。