【摘 要】
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自适应信号分解领域一个十分活跃的分支——变分模式分解（variational mode decomposition， VMD）已经成为信号处理与检测技术学界一个热门的研究方向。VMD对非平稳、非线性信号具有良好的处理效果。针对VMD模型及其参数选择，发展了许多拓展模型及参数优化方法。本文回顾近十年来VMD的研究进展，对相关的文献进行总结与分析。首先，分析VMD的原理性优势及其在各个领域的应用潜力；
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52172406，51875376）； 中国博士后科学基金（2021M702752，2022T150552）； 苏州市重点产业技术创新项目（SYG202111）； 城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室开放课题（PGU2020K008）资助；
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自适应信号分解领域一个十分活跃的分支——变分模式分解（variational mode decomposition， VMD）已经成为信号处理与检测技术学界一个热门的研究方向。VMD对非平稳、非线性信号具有良好的处理效果。针对VMD模型及其参数选择，发展了许多拓展模型及参数优化方法。本文回顾近十年来VMD的研究进展，对相关的文献进行总结与分析。首先，分析VMD的原理性优势及其在各个领域的应用潜力；其次，根据模型对不同信号类型的匹配能力，分类总结VMD拓展模型的不同特性和适用场景；然后，归纳VMD及其拓展模型参数优化方法的研究现状，探讨与分析不同模型参数优化方法的特点和最新研究趋势；最后，对VMD的未来发展提出六点展望，为后续的研究指明方向。
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