时间频率手段主要包括以下几种：
频谱分析：这是一种通过分析信号在不同频率上的分布来研究信号特性的方法。它可以用来确定信号的频率组成、频率分辨率和频率偏差等参数。
功率谱密度（PSD）：PSD 是信号功率在频率域上的分布，它反映了信号中不同频率成分的相对强度。通过 PSD 分析，可以了解信号的频谱特性和能量分布。
傅里叶变换：这是一种将信号从时域转换到频域的数学方法。通过傅里叶变换，可以将信号分解为不同频率的正弦波和余弦波，从而分析信号的频谱特性。
短时傅里叶变换（STFT）：STFT 是一种将信号在时间和频率上进行局部化分析的方法。它将信号分成若干个短时帧，并对每帧进行傅里叶变换，从而得到信号在不同时间和频率上的分布。
小波变换：小波变换是一种将信号在时间和频率上进行多尺度分析的方法。它通过选择不同的小波函数作为母函数，在不同尺度上分析信号的局部特征。
自相关函数：自相关函数是一种衡量信号自身在不同时间延迟下的相似程度的方法。通过计算自相关函数，可以了解信号的周期性和稳定性。
互相关函数：互相关函数是一种衡量信号在不同时间延迟下的相关性程度的方法。通过计算互相关函数，可以了解信号之间的同步性和相位关系。
这些时间频率手段可以单独使用，也可以结合使用，以便更全面地分析信号的频谱特性和时变特征。
