瞬时频率是表述非平稳信号物理实质的一个特征量,已在雷达、声纳、移动通信等技术领域获得了广泛应用。研究瞬时频率的估计方法具有重要的理论意义和实用价值。根据频率变化范围及应用环境的不同,可将信号分为两大类:瞬时频率在小范围内变化的信号(如电力信号)与瞬时频率在大范围内变化的信号(如调频信号)。本文首先对瞬时频率研究的发展状况进行了较为全面的综述,给出了瞬时频率的基本概念、定义方法和研究背景;然后,针对两类信号,从不同角度对瞬时频率的估计方法与应用进行了较为深入的分析和研究。针对频率变化范围小的信号,以电网信号为例,提出了一种基于正交变换的电网瞬时频率跟踪新算法。仿真结果表明,该方法能快速准确地跟踪电网频率,尤其对频率突变信号具有较好的跟踪效果。此算法克服了同步采样条件限制,在不同初始频率下均具有较好的收敛性。但该方法对缓变频率信号的跟踪效果一般,抗干扰能力不强。基于双正交数字滤波器与加权平滑相位差分法,进一步提出了一种跟踪电网瞬时频率的新方法。针对几种典型的电力信号,详细研究了跟踪算法的动态特性,并具体分析了影响跟踪误差和滞后效应的主要因素。研究表明,该算法不受同步采样限制,可准确、实时地跟踪各种电力信号的瞬时频率,其性能指标优于同类文献中的跟踪算法。以跟踪准确度、响应速度、抗噪性等为评价依据,文中还对三种不同瞬时频率跟踪算法进行了比较分析,指出本文提出的正交滤波器组法实用价值较大。针对瞬时频率变化范围较大的信号,以通信、雷达领域常用的调频信号为例,本文分别采用MUSIC方法与时频分布法来估计该类信号的瞬时频率。基于MUSIC方法原理,本文提出了一种估计线性调频信号(Chirp信号)瞬时频率的新方法,并进行了详细仿真,指出该方法具有较高的精度与较好的抗噪性。但该方法仅适用于单分量信号,且需要较高的信噪比环境。为此,本文探索研究了时频分布法。针对目前多分量信号瞬时频率估计遇到的困难,本文提出了一种分离具有频率交点的多分量信号的方法。将各分量短时间内变化的瞬时频率看作近似线性变化,并将其时频分布看作图像,采用Houhg变换检测频率交点附近的各分量特征;在非频率交点区则采用时频聚集性强的Wigner分布。仿真结果表明,通过划分合适区域,本文算法具有较好的检测效果,可在低信噪比下有效得检测信号各分量的瞬时频率。