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瞬时频率(Instantaneous Frequency,IF)估计在多分量信号处理中具有重要意义,而现有方法在信号分量的IF曲线相近或相交时估计准确度不佳。针对这一问题,本文提出一种基于条件对抗生成时频分布的多分量信号IF估计方法。该方法首先采用时频分析产生信号的时频图像(例如掩膜维格纳分布)作为条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)的原始数据集,通过训练CGAN进行学习之后生成接近理想时频分布的时频图像。根据这些图像,本文利