1. 本选题研究的目的及意义
时频分析方法是分析和处理非平稳信号的重要工具，在语音处理、图像识别、生物医学工程、雷达信号处理等领域有着广泛应用。
传统的傅里叶变换只能反映信号的整体频率特性，无法描述信号的时变特征。
而广义S变换作为一种新兴的时频分析方法，克服了传统傅里叶变换的局限性，能够有效地表征信号的时频特性，为非平稳信号分析提供了更为精确和全面的信息。
2. 本选题国内外研究状况综述
时频分析作为信号处理领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
其中，广义S变换作为一种新兴的时频分析方法，因其优良的时频分辨率和灵活的可调性，受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以广义S变换为核心，围绕其理论基础、算法设计、应用实现等方面展开深入研究。
1. 主要内容
1.深入研究广义S变换的理论基础，包括其定义、性质、优缺点以及与其他时频分析方法的比较。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实际应用相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，了解广义S变换的理论基础、研究现状和发展趋势，为研究工作奠定基础。
2.理论分析阶段：深入研究广义S变换的定义、性质、优缺点，分析不同窗函数对广义S变换的影响，并与其他时频分析方法进行比较，为算法设计提供理论依据。
3.算法设计阶段：针对信号降噪和特征提取问题，设计基于广义S变换的有效算法，并通过理论分析和数学推导，证明算法的正确性和有效性。
5. 研究的创新点
1.提出一种改进的广义S变换算法，通过引入新的窗函数或优化现有窗函数，提高时频分辨率，增强算法对非线性、非平稳信号的分析能力。
2.设计一种基于广义S变换的自适应信号降噪方法，根据信号特点和噪声类型，自适应地选择最佳的窗函数和参数，提高算法的降噪性能。
3.将广义S变换应用于新的领域，例如生物医学信号分析、雷达信号处理等，探索其在解决实际问题中的应用价值。
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. 陈刚,刘代志,王金岩. 基于广义S变换和K-means聚类的变压器绕组松动在线监测方法[J]. 电力系统保护与控制, 2022, 50(14): 189-197.
2. 张宇,陈学广,王华伟,等. 基于广义S变换和多重分形理论的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2022, 41(05): 244-251 284.
3. 王超,郭立新,李浩. 基于VMD-GST和多尺度熵的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2022, 41(17): 213-220.
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