随着混沌保密通信成为诸多学者研究的重点，跟随而来的对保密系统的检验也成为学者关注的热点。研究混沌背景中盲源分离问题，是检验混沌系统保密性的重要手段。本文研究时频分析方法、独立分量分析方法，并在此基础上设计融合算法，旨在提出一种有效的算法来提取混沌背景中的谐波信号。　　 本文首先介绍了混沌系统的基础理论，包括典型混沌系统的原理，动力学特征及其频谱图。其次，介绍了几种常用的时频分析方法，主要包括小波方法和经验模态分解方法，分析混沌信号、噪声信号以及谐波信号在时域和频域所表现出不同的特性，利用时-频方法将其分离，对比小波方法和经验模态分解方法，找出二者优势互补的方面，提出一种经验模态分解与小波变换联合的两步化提取方案，仿真实验征明了算法的可行性。论文通过介绍独立分量分析算法和联合对角化算法，对两者算法进行仿真实验分析，最后给出Lorenz能量聚集带内基于稳态点捕捉的谐波信号盲提取算法。在不同的分离算法下分别对比稳态点捕捉算法对分离性能的提升，分析谐波信号幅值、频率间隔及噪声方差对分离算法性能的影响。仿真实验表明，基于稳态点捕捉的盲提取算法可在频谱混叠的情况下准确地提取出谐波信号，为混沌背景下的谐波信号提取提供了新思路。　　 为了提高算法的性能，将时频分析与独立分量分析融合来提取混沌背景中的谐波信号。仿真实验验证了在不同实验条件下，融合算法的可行性。