1. 毕业设计（论文）主要目标：
自适应傅里叶分解（AFD）的理论在国际上取得了很大影响力，广泛应用于解决各类实际问题。
一维自适应傅里叶分解作为其最基本的情形，熟悉并掌握其理论基础和算法是十分必要的。
本文通过查阅国内外关于一维自适应傅里叶分解理论及其应用的相关文献，学习相关的数学理论基础，弄懂相关的算法。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
AFD在系统辨识与信号分析方面有行之有效的应用。可以用来解析与重构信号，实验表明一维AFDs具有良好的信号分解和重构能力。本文主要讨论：
（1）与AFD相关的基本数学原理及他们之间的联系；
（2）AFD如何应用于信号解析与重构；
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3. 主要参考文献
[1]钱涛. 一种新的基于非线性相位的Fourier理论及其应用[J]. 数学进展, 2018, 47(03):3-29.
[2]Qian T . Mono-components for decomposition of signals[J].2006, 29(10):1187-1198.
[3]Qian T , Wang Y B . Adaptive Fourier series—a variation of greedy algorithm[J]. Advances inComputational Mathematics, 2011, 34(3):279-293.
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