時至今日，時頻分析方法至今已經(jīng)歷了近70年的發(fā)展，在這些年的發(fā)展過程中，為解決不同的問題，形成了多個分支，演變成了多種形式。但總體來看，目前時頻分析方法可分為三類:一是以能量分布方法為主，這類以Cohen類為代表;二是原子分解方法.主要以Gabor變換、短時傅里葉變換、小波變換為代表;三是針對一些特殊應(yīng)用場景的其他方法，以Hilbert變換、分?jǐn)?shù)階傅里葉變換等為代表。

1. Cohen類變換方法

   以Cohen類為代表的能量分布方法為二次方變換(非線性變換)，使得信號的能量沿著瞬時頻率聚集，從而反映出信號能量在時頻平面上的變化關(guān)系。這種能量聚集特性很好地保留了信號的邊緣特性、實(shí)值性、時移和頻移不變性等，使得其具有較為廣泛的應(yīng)用。但是這種方法也存在著比較嚴(yán)重的缺陷:一是時頻分布的自項(xiàng)之間以及多信號之間會產(chǎn)生交叉項(xiàng)，形成的虛假信號會干擾真實(shí)信號的分析;二是二次積分導(dǎo)致運(yùn)算復(fù)雜度過大，當(dāng)進(jìn)行大規(guī)模特征提取和分析時，或者對信號進(jìn)行實(shí)時分析時，在工程上難以實(shí)現(xiàn)。

2.原子類變換方法

   原子分解類方法是線性變換，將信號分解成在時間和頻率上都有明確物理意義的時頻點(diǎn)的線性組合，可通過幅度、相位、頻率的變化與時頻點(diǎn)之間的對應(yīng)關(guān)系，利用信號時頻分布進(jìn)行特征參數(shù)估計、調(diào)制類型識別、信號解調(diào)等。

   具有代表性的短時傅里葉變換，目前在信號處理領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。短時傅里葉的核心思想是:在對信號進(jìn)行傅里葉變換前，乘上一個有限長的時間窗函數(shù)，通過時間窗在時間軸上的逐點(diǎn)移動使信號逐段進(jìn)人被分析狀態(tài)，這樣就得到信號在不同時刻的頻譜特征，得到的信號特征不僅具有頻域信息，也有時域信息，有效地將時域和頻域聯(lián)系在了一起。短時傅里葉變換的一個重要特點(diǎn)是:當(dāng)其窗函數(shù)的長度和形狀確定以后，其頻域分辨率也就確定了，這種特點(diǎn)的好處是其時頻系數(shù)的幅度隨著頻率的變化具有穩(wěn)定性，因此在信號處理中被廣泛運(yùn)用。

   另一個具有代表性的方法為小波變換，其核心思想是:通過改變尺度因子大小從而調(diào)整小波窗口的大小，當(dāng)尺度因子變大時，其分析窗口“拉長”，頻率分辨率變高;反之，則頻率分辨率變低。這種能夠自適應(yīng)調(diào)整的時一頻窗，有著“數(shù)學(xué)顯微鏡”的美稱；目前，小波變換已被廣泛應(yīng)用于載頻估計、符號率估計、調(diào)制類型識別、符號識別、雷達(dá)信號脈內(nèi)特殊調(diào)制類型的識別等領(lǐng)域。