1、在現(xiàn)代信號處理中，非線性調(diào)頻信號是其中一類有代表性的非平穩(wěn)信號，該信號廣泛存在于雷達、聲納、語音、地球物理和生物醫(yī)學(xué)信號處理中。對于這類頻率隨時間變化的信號，傳統(tǒng)的時間域和頻率域的分析方法都不能夠全面的反映信號的特征，而時頻分析是分析和處理非平穩(wěn)信號的有力工具。它將信號表示為時間和頻率的聯(lián)合函數(shù)，揭示了時間域與頻率域的聯(lián)合時頻分布信息，清楚地為我們描述了信號頻率隨時間變化的分布關(guān)系。在時頻域，該分布能夠使得在時間域內(nèi)難以得到的信號特征在

2、時頻域內(nèi)能十分清晰地顯示出來。利用時頻分布，可以對各種信號進行分析、處理，提取信號在特定時間特定頻率所具有的特征信息。 所以時頻分析已成為現(xiàn)代信號處理研究的一個熱點課題，很多時頻分析方法得以提出，如頻譜圖，WVD分布等等。但這些時頻分析方法，有著種種自身難以克服的缺陷，如交叉項、噪聲波動等，且難以同時提高時間分辨率和頻率分辨率。這些問題的存在往往使得分析結(jié)果難以解釋，也限制了時頻分析方法的進一步應(yīng)用。本文圍繞時頻分析的有關(guān)理論和

3、應(yīng)用進行了研究，主要研究工作及研究成果如下： 1.本文提出了一種基于加權(quán)正交Hermite窗函數(shù)的多窗口時頻重排算法。該算法使用最優(yōu)的加權(quán)系數(shù)和窗口函數(shù)作為估計信號的多窗口時頻重排參數(shù)，不僅提高了時頻聚集性，保持了重排的高時頻聚集性而且抑制了交叉項和重排振蕩，同時也降低了由噪聲和重排引起的振蕩波動。仿真實驗結(jié)果表明該方法對相距很近的兩線性調(diào)頻信號和非線性調(diào)頻信號都非常有效。 2.本文對提出的多窗口時頻重排算法進行了改進，

4、提出了閾值多窗口時頻重排算法，使得算法可以適用于強噪聲環(huán)境下信號的分析。并結(jié)合峰值檢測和迭代算法準(zhǔn)確估計了信號的瞬時頻率變化，詳細給出了求取單分量非線性調(diào)頻信號瞬時頻率的算法步驟。該方法計算簡單、均方誤差小、收斂速度快，并且降低了算法對噪聲的敏感性。仿真實驗結(jié)果證實了該方法的有效性。 3.本文最后對上述提出的方法在實際信號處理中的應(yīng)用作了探討，結(jié)合三個不同方面的例子，具體為非線性調(diào)頻信號的自適應(yīng)AM-FM相干解調(diào)，多目標(biāo)雷達回波