1.一种基于参数优化的改进广义S变换的时频分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入非平稳信号x(t)，其中t为时间，非平稳信号包括单分量和多分量混和信号；

S2、对于含有频率f的一阶函数的改进广义S变换的窗函数：其中a为乘性调节参数，b为加性调节参数，a＞0,b≥0，确定参数a和b的取值范围Ra和Rb；

S3、对Ra和Rb内一组参数(a,b)，利用下式计算输入非平稳信号x(t)的时频分布：其中 为信号的改进广义S变换，式中t和τ表示时间，τ为窗函数的中心点，控制着窗函数在时间轴上的位置，f表示频率，t、τ和f均为实数；

S4、对于步骤S3中参数(a,b)对应的 进行能量归一化处理：S5、利用步骤S4归一化处理后的时频分布表达式计算整个时频分布的时频聚集度：S6、重复步骤S3～S5，遍历Ra和Rb取值范围内的所有参数(a,b)，得到一系列的CM(a,b)，取其中最大值对应的一组参数作为最优化参数：S7、将步骤S6得到的最优化参数(a,b)opt带入式(2)，计算输入非平稳信号x(t)的改进广义S变换：式(6)即为参数优化后的改进广义S变换。

2.根据权利要求1所述的基于参数优化的改进广义S变换的时频分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，改进广义S变换源于基本S变换，信号x(t)的基本S变换为：其窗函数为：

这里将频率f的一阶函数引入，得到改进广义S变换的窗函数如式(1)所述，其中a和b的取值范围为：0＜a≤2，0≤b≤20。

3.根据权利要求1所述的基于参数优化的改进广义S变换的时频分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，令t＝kT,τ＝jT， 得到 的离散计算公式如下：其中T为信号采样间隔。

4.根据权利要求1所述的基于参数优化的改进广义S变换的时频分析方法，其特征在于，所述步骤S5和S6利用整体时频聚集度对参数进行优化，即一次利用时频面所有时间频率单元内的值进行时频聚集度的计算，得到的优化参数对应整体时频分布的最优。