随着现代信号处理理论的迅猛发展,非平稳信号的检测和参数估计在声纳、通信、雷达、系统辨识、故障诊断、语音识别等理论及工程应用领域都有着广泛的应用,并得到国内外很多专家学者的深切关注。对动态信号的检测及参数估计是现代信号处理的一个重要内容,目前常用的时域和频域分析方法具有一定的局限性,如短时加窗等方法将非平稳信号平稳化,不能有效地对信号进行检测和参数估计。由于分数阶傅里叶变换具有很多传统傅里叶变换所不具备的性质,可以理解为chirp基分解,因此分数阶傅里叶变换特别适合于处理chirp类信号。人或动物的声音信号可以建模成基波和它的各次谐波组成,并且频率是时变的,因此,传统的傅里叶变换不能很好的描述声音信号。由于分数阶傅里叶变换适于处理时变信号,且满足线性条件,在噪声和多分量情况下不受交叉项的干扰,所以采用分数阶傅里叶变换及其相关的算法可以有效地对语音信号进行检测及参数估计。针对语音时变信号的特点,本文采用分数阶傅里叶变换及其分数阶自相关算法对不同说话人的语音信号进行参数估计,给出了瞬时峰值的检测统计量。通过MATLAB仿真,观察其频率变化。研究结果表明,采取分数阶自相关算法对语音信号进行检测及参数估计有其独到的优势,其方法是可行有效的。本文的研究工作不仅可以直接应用于语音信号及其他声音信号的检测中,而且对今后各种信号检测和处理工作的实现具有一定的理论与实际意义。它是进一步发展信息技术、追寻及挖掘新的科技成果的重要手段,对推动整个信号相关领域的发展具有深远而且重要的意义。