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一个非静止的信号当模特儿的变化时间的 autoregressive (TVAR ) 被学习。在建议方法，一个非静止的信号的变化时间的参量的鉴定能被介绍一套基本功能翻译成一个线性时间不变的问题。然后，参数被与一个忘记的因素使用一个递归的最不方形的算法估计，适应时间频率分布被完成。模拟结果证明建议途径比短时间的 Fourier 变换和 Wigner 分发优异。并且最后，建议方法被用于适用的差错诊断，并且实验结果证明建议方法在特征抽取是有效的。