在信号处理中，观察信号的瞬时频率是很重要的课题。以角速度来表示，单位为：弧度每秒（rad/s）。以解析讯号法定义瞬时频率，直观上，瞬时频率为相位的微分。

对于自然界中的实数讯号，如何定义讯号的相位。Gabor提出解析讯号法(Analytic Signal Method)，将实数讯号表示为对应的复数讯号，即可定义复数讯号的大小与相位，将实数讯号的瞬时频率求出。 实数讯号的解析讯号(Analytic Signal)定义为解析函数的极坐标表示。

解析函数的极坐标表示为：瞬时相位和瞬时频率

其中虚数项为实数讯号的希尔伯特转换(Hilbert Transform)，将它定义为。称作解析函数的理由是，此型式的复数函数满足柯西-里曼(Cauchy-Riemann)的可微分条件，称之为解析函数(Analytic Function)。

如果是没有任何限制条件的时间讯号，计算出来的瞬时频率可能不是正确的结果。对于平均值为零的局部对称讯号而言，前述定义的瞬时频率才具有物理意义。在1998年，黄锷(Norden E. Huang)博士提出一个有效的演算法，将讯号先行分解成具有局部对称之分量，以正确地求得资料的瞬时频率。这个方法称为希尔伯特-黄转换(Hilbert Huang Transform， HHT)。

瞬时频率为常数－使用傅立叶转换

当瞬时频率为常数即 为一阶时间函数，使用傅立叶转换做信号分析。

由于从傅立叶转换中是无法观察出信号频谱随着时间改变的变化。

故只有当瞬时频率为常数，不是时间的函数时，便可使用傅立叶转换做信号分析。

瞬时频率不为常数－使用时频分析

当瞬时频率不为常数即 为高阶时间函数，使用时频分析做信号分析。

从时频分析可观察出信号频率随着时间变化的改，这是傅立叶转换无法做到的。

因此当瞬时频率为时间的函数，使用时频分析做信号分析，可以确切地观察到信号瞬时频率的变化。

以下简单的例子来说明，对于平均值为零的讯号，此瞬时频率的定义才具有物理意义。对于一个弦波讯号，

考虑三种情况： (1) β = 0 (2) 0 < β < 1 (3) β > 1

(1) β = 0： 当弦波讯号平均值为零时，在复数平面上的描述是以坐标原点为中心的单位圆，它的相位角θ(t)则是以坐标原点为中心，逆时钟方向呈线性递增，其图形为斜率1的直线，而瞬时频率是一个常数值。

(2) 0 < β < 1： 在复数平面上仍然是一个单位圆，但其圆心从原点偏移了β个单位，其相角θ(t)不再呈现线性递增，瞬时频率出现震荡的现象，而不是应有的常数值。

(3) β > 1： 因为β值超过单位圆的半径，因此的圆心在单位圆之外。如此相位角θ(t)在[ − π/2， π/2]震荡，瞬时频率出现负值，与原讯号的特性有极大的差别。

因为在许多数位信号处理的应用上都与信号的频谱或信号的频宽有很大的关系。若能确实地侦测信号的瞬时频率，则通道频宽可以被可适性(adaptive)的决定，如此一来能更有效地利用系统资源，提高系统效能。

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