近年来，随着DSP技术及微处理器技术的飞速发展，采用数字化仪器及微机化仪器对被采集信号作更高级的分析，以提供更直观、更准确的测量结果已经成为测量学科的重要发展方向之一。以此为基础，进行相应的测量理论尤其是信号处理理论的研究就显得至关重要。多频信号的参数测量是现代测量与仪器领域的一个重要问题。噪声背景中的多频信号检测过程包括了从被噪声污染的、或畸变了的信号中恢复出原周期信号的处理过程，是一个信号的求逆问题。针对这一研究课题，本文结合测量领域内的实际应用对基于DSP技术的噪扰谐波信号处理方法进行了理论研究和实验分析，主要贡献包括：1．对于较长被测信号序列的频域分析问题，提出了一种采用时域布莱克曼窗函数减少 谐波干涉的窗口与内插算法，可以大大提高测量的频率分辨能力以及对弱谐波的检 测能力；2．对于短序列、低信噪比的被测噪扰多频信号，提出了一种基于观测数据矩阵奇异值 分解的功率谱谱线分析方法。该方法利用对被观测序列构造的数据Hankel矩阵进行 特征分解提取被测信号信息，具有计算稳定、频域分辨率高、噪声特性好等优点；3．对于短序列、低信噪比的被测多频信号，提出了一种采用总体最小二乘准则求解超 定方程组提取信号参数的TLS方法，可以有效地消除观测矩阵的噪声扰动，改善分 析性能；4．对于具有部分信号频率已知先验信息的多频信号参数测量问题，提出了一种采用迭 代算法消除观测序列已知频率分量的多频测量方法。实验表明，通过充分利用测量 过程的先验知识，能够得到比传统方法更高测量精度的分析结果；5．研究了一类谐波过程的非参数模型功率谱分析方法：多窗口谱分析法，利用最小化 代价函数方法推导了一种多正弦窗谱分析方法。这一多正弦窗方法与目前的DPSS 多窗口方法具有相似的估计性能，但具有更简单直观的解析形式，因而具有更好的 实际应用价值；6．利用以上推导的多正弦窗谱分析方法提出了一种检测色噪声背景中的多频信号的测 量方法。这一方法具有多窗口谱分析估计方差、偏差性能好的特点，并且能够同时 估计信号及其色噪声背景，具有良好的应用前景。