非平稳信号的分析是一项具有挑战性的任务。真正的非平稳信号分析包括监测信号随时间的频率变化（即监测瞬时频率（IF）变化）。传统上，信号的中频是通过信号相位相对于时间的一阶导数获得的。这带来了一些困难，因为信号相位的导数可能取负值，从而误导对瞬时频率的解释。本文提出了一种从自适应时频分布中提取中频的新方法。通过将信号分解为具有良好时频局部化特性的分量，并结合分量的维格纳分布，得到信号的自适应时频分布。由此得到的自适应时频分布是无交叉项的，是正的时频分布，但不满足边际性质。通过将最小交叉熵优化应用于时频分布，获得了边缘特性。然后，可以获得IF作为该自适应时频分布的第一中心矩。所提出的中频估计方法对于低信噪比的应用非常强大。使用该方法以及其他常见的时频分布测试了一组已知中频动态的真实信号和合成信号。仿真结果表明，该方法成功提取了信号的中频。
