自动化学报2024,Vol.50Issue(1) :1-20.DOI:10.16383/j.aas.c220632

一元及多元信号分解发展历程与展望

Univariate and Multivariate Signal Decomposition:Review and Future Directions

陈启明 文青松 郎恂 谢磊 苏宏业
自动化学报2024,Vol.50Issue(1) :1-20.DOI:10.16383/j.aas.c220632

一元及多元信号分解发展历程与展望

Univariate and Multivariate Signal Decomposition:Review and Future Directions

陈启明 1文青松 2郎恂 3谢磊 4苏宏业4
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作者信息

  • 1. 浙江大学工业控制技术国家重点实验室 杭州 311100中国;阿里巴巴达摩院 杭州 310027中国
  • 2. 阿里巴巴达摩院 西雅图98060美国
  • 3. 云南大学信息学院 昆明 650091中国
  • 4. 浙江大学工业控制技术国家重点实验室 杭州 311100中国
  • 折叠

摘要

现实世界中,所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的,将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法.1998年,提出希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)以来,历经20余年的发展,信号分解已经成为信号处理领域相对独立又具有创新性的重要内容.特别是近10年,多元/多变量/多通道信号分解理论方法方兴未艾,在诸多领域得到了成功应用,但目前尚未见到相关综述报道.为填补这个空缺,从单变量和多变量两个方面系统综述了国内/外学者对主要信号分解方法的研究现状,对这些方法的时频表达性能进行分析和比较,指出这些分解方法的优势和存在的问题.最后,对信号分解研究进行总结和展望.

Abstract

Most signals obtained in the real world are non-stationary and nonlinear,decomposing such complex sig-nals into several simple sub-signals is an important signal processing method.Since the Hilbert-Huang transform(HHT)was proposed in 1998,after more than 20 years of development,signal decomposition has become a relat-ively independent and innovative important content in the field of signal processing.Especially in the past decade,multivariate signal decomposition methods and theoretical research are in the ascendant,which have been success-fully applied in many fields.However,there is no relevant overview report at present.Therefore,this paper system-atically summarizes the development of signal decomposition theory and methods from both univariate and mul-tivariate aspects.This work analyzes and compares the time-frequency expression performance of these methods,and points out the advantages and issues.Finally,the future research of signal decomposition is prospected and summarized.

关键词

信号分解/时频分析/希尔伯特-黄变换/多元信号分解

Key words

Signal decomposition/time-frequency analysis/Hilbert-Huang transform(HHT)/multivariate signal de-composition

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基金项目

国家自然科学基金(62003298)

国家自然科学基金(62073286)

云南省基础研究计划(202201AT070577)

出版年

2024
自动化学报
中国自动化学会 中国科学院自动化研究所

自动化学报

CSTPCD北大核心
影响因子:1.762
ISSN:0254-4156
参考文献量5
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