1.1研究目的及意义

信号分析与处理是机械故障监测与诊断中故障提取的常用方法，传统的振动故障分析方法难以满足频率随时间变化的非平稳信号的要求，联合时频分析是非平稳信号比较有力的分析工具，它可以帮助人们理解信号的复杂结构，揭示其内在规律。无论是常规方法还是非常规方法，它们的理论基础都是建立在各自的假设之上，没有一个通用的，绝对的好方法。现在主要就是针对信号具体特性，选择合适的时频分析方法，进而更好的揭示信号的频谱随时间的变化规律。提高信号的时频分辨率是一个永恒的主题。而本论文的目的就是学习时频分析的基本概念和基本原理，研究时频分析在信号分析中的用法，并且结合MATLAB程序设计语言来研究其应用，从而不断的学习时频分析在信号处理中发挥的重大作用。

1.2国内外研究现状

时频分析的研究始于20世纪40年代，它的主要研究对象是非平稳信号或时变信号，主要描述信号的频谱含量是怎样随时间变化的。近几十年来，时频分析方法有了很大的进展，并成功应用于地球物理、环境科学、地质学等领域。常规的时频分析方法大致可以归为线性方法和二次变换两大类。短时傅里叶变换、连续小波变换和s变换为线性时频分析方法。Wigner-Ville变换及其衍生的核函数光滑法为二次时频分析方法。最近发展起来的时频分析法主要有基追踪、经验模态分解、压缩小波变换等等。随着近些年不断涌现的新方法，在提高时频分析精度的同时，使得人们更好的认识时频分析。当下，联合时频分析已经成为现代信号处理研究的一个热点。这种分析方法提供了时间域和频域的联合分布信息，为我们清楚描述了信号频率随时间变化的关系。该方法将一维时间信号分解到时间频率域，而如何准确刻画非平稳信号的频谱变化规律一直是人们关注的问题之一。在我们的现实生活中，很多信号都是非平稳信号，为了便于更好的服务于生活，联合时频分析技术应运而生。对于很多信号，仅仅利用时域或频域的方法去分析往往不能够揭示信号的本质特征和信息，而时频分析作为一种可以把频谱随时间的演变关系明确表现出来的新手段，更符合实际需要，而且随着各种算法的不断完善，时频分析也一定会有更广阔的应用前景。

2. 研究的基本内容与方案

本课题主要对时频分析的一些基本算法以及在实际信号处理中的应用进行研究。

在时频分析的各种算法中，需要掌握短时傅里叶变换、小波变换、局部特征尺度变换、Hilbert-Huang变换这四种基本算法，用matlab对这四种算法分别进行仿真，同时将仿真结果进行对比分析，比较各自的优缺点并进行总结。

对于本课题的研究内容，拟采用以下的技术方案及措施：

第一，大量的查阅有关时频分析方面的书籍资料，通过大量的阅读来明白所研究的到底是什么，对研究内容有一个基本了解。