脑血流自动调节机能，是指当平均动脉压(MABP)在一定范围内波动时，通过小动脉和毛细血管平滑肌的代偿性扩张或收缩，改变脑血管阻力(CVR)，使脑血流(CBF)保持相对恒的生理机能。脑血流自动调节机能对诸如卒中急性期的血压控制有非常重大的意义，但是临床上尚没有脑血流自动调节机能测量的金标准。传统的研究聚焦于脑血流自动调节机能的全局性质，从静态和动态两个方面给出了许多经典的方法。近年来，越来越多的研究也认识到，影响血流调控的因素是多方面的，噪声、非线性、时变甚至多参量等因素都需要认真研究。Diehl等和Hu等提出ABP与CBFV在0.1 Hz频段的相位关系可表示调节机能的状态，脑血流信号在0.1Hz频率处的相位关系的研究成了一个重要的课题。　　 脑血流自动调节机能关注的是特定频率下的瞬时相位，意味着需要对信号相位的时频分析特性进行研究和提取。目前的研究存在的问题是，大家更多的是关注的是相位的同步，而不是脑血流信号瞬时相位及相关分析方法的讨论。对于脑血流信号的瞬时信号分析的结果可靠性并没有给出相应的分析和论证，对于时频分析方法的讨论不足。　　 针对这一现状，本文从澄清相位的定义出发，通过深入分析希尔伯特-黄变换、复Morlet小波变换的时频分析性能，包括在脑血流信号瞬时相位分析中的分辨率、参数、误差和局限性，给出充分的参数选择的建议，并通过实验进行验证。实验表明，希尔伯特黄变换在分析上具有良好的瞬时性，但是结果不稳定、抗噪性能差约束了该方法的广泛应用；复Morlet小波变换则受小波容许条件和边界处理问题，以及脑血流信号分析本身的时间分辨率的约束，最优的参数性能也很难以满足信号分析的瞬时性要求。在此分析基础上，本文通过将相移问题转化成时移问题，基于相关函数的概念与性质，设计了一个全新的算法，分段最大相关函数(PMCC)的方法来求解信号的瞬时相位。实验结果表明，PMCC方法在相同的时间分辨率的前提下，比复Morlet小波变换的结果更加接近真实的相位曲线。