1.基于自适应超小波集变换的分辨率时频分析方法，包括连续小波变换、自适应超小波集变换，其特征在于：所述自适应超小波集变换连续信号x(t)是定义为遵循公式(1)；

其中CW Tx(τ,s)是平移参数τ和尺度参数s的函数，ψ*(t)是ψ(t)的复共轭，由(2)式给出，等式(2)也称为母小波，母小波通过改变参数s被拉伸和挤压，此外，s的变化不仅会改变母小波的中心频率，还会改变窗口长度，因此，母小波的参数选择在连续小波变换、自适应超小波集变换中起着重要作用，使用的母小波是Morlet小波，其定义为公式(3)；

fc是母小波的中心频率，fb是带宽参数和j是虚数单位，对于Morlet小波，频率f对应于尺度参数s被给予；

2.根据权利要求1所述的基于自适应超小波集变换的分辨率时频分析方法，其特征在于：所述自适应超小波集变换可以组合并计算多个频谱图的几何平均值，以提高时频分辨率，基于这些数学基础，自适应超小波变换(ASLT)将短的低带宽小波与更长的高带宽小波相结合，以提高时间和频率的分辨率。

3.根据权利要求1所述的基于自适应超小波集变换的分辨率时频分析方法，其特征在于，包括以下步骤；

S1、首先，我们使用小波的周期数c，而不是fb参数；

S2、结合方程(3)和方程(5)，我们建立了一组Morlet小波ψfc,c，具有固定的中心频率fc和不同的周期数c，称为超小波，其定义为公式(6)；

其中o是超小波的阶数，c1，c2，...，co是超小波中每个小波的循环次数；

S3、其次，使用方程(7)，我们利用小波变换计算输入信号x(t)的复卷积，这与传统的CWT相似，不同之处在于，方程(7)中用了一组小波；

这里的*是卷积算子；

S4、最后，使用等式(8)，我们得到集合中单个小波的响应；

这里R[SLfc,o]表示超小波变换(SLT)的结果。

4.根据权利要求1所述的基于自适应超小波集变换的分辨率时频分析方法，其特征在于：所述S3还包括以下步骤；

自适应超小波集(ASL)将其阶数调整为中心频率，以补偿随着频率增加而减少的带宽，这里，超小波的阶数由下式给出；

其中，omin和omax分别是超小波的最小阶和最大阶。fmin和fmax分别是最小和最大的中心频率，[]是最近的整数运算符。

5.根据权利要求1所述的基于自适应超小波集变换的分辨率时频分析方法，其特征在于：所述x1(t)、x2(t)和x3(t)，定义为：x1(t)＝cos[2πt(10+t/6.2)/256]，0≤t≤256，x2(t)＝cos[2πt(91‑t/6.2)/256]，0≤t≤256，x3(t)＝cos(0.8πt)，50≤t≤70，180≤t≤200。