本期推出2025年一款小众、最新、性能强大信号分解方法，IEEE Transactions on signal processing（简称IEEE TSP），全新方法，知道的人很少，。现实世界信号同时表现出两种行为，即跳跃和振荡。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。在新方法中，设计并解决了一个变分优化问题来

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深度学习技术在图像识别领域取得突破，使得相关领域研究者开始研究如何将一维数据转换成二维的图像。好处是，一维数据中的关键信息可以在二维图像中充分的突出，利用深度学习技术（CNNs，Transformer，图神经网络、注意力网络）也可以学习到图像中的全局的相关性信息，有利于解决相关领域复杂问题，。大量的论文表明：一维数据图像编码结合深度学习的智能故障诊断、识别方法，可显著提高识别精度。本期种，方便与后

2024年9月，研究者在数学领域国际顶级SCI期刊《Chaos, Solitons & Fractals》（JCR 1区，中科院1区 Top）上以“Fusion entropy and its spatial post-multiscale version: Methodology and application”为题发表最新科学研究成果。提出了全新的特征提取方法，Fusion entropy，融

熵值理论分析在时间序列分析中存在重要的作用。基于可以不经过数据的分解或变换，直接度量数据的复杂度，用于表征对应的时间序列。排列熵（Permutation entropy， PE）是Bandt和Pompe于2002年提出的一种符号熵分析技术，它通过分析有序模式的频率来度量时间序列的复杂性和动态行为。该方法已广泛应用于心率变异性分析、脑电图信号处理、运动生理学、设备状态监测与故障诊断等多个领域但是PE

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本期推出一款小众、最新、性能强大信号分解方法，发表在中科院1区top sci期刊IEEE Transactions on Industrial Electronics （简称IEEE TIE），已有100次引用，已经是ESI高被引、热点论文，。针对机械故障的特征提取，提出了一种新的分解理论——特征模态分解(FMD)。所提出的FMD主要目的是通过设计的自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来分解不同的模

根据“没有免费的午餐”，。所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。同样，在信号处理领域，信号分解方法也有很多种。本文。