提取冲击特征是实现轴承、齿轮故障识别的关键,但是容易受到噪声和其他无关成分的干扰。区别于经典的时频分析方法如短时傅里叶变换和同步压缩小波变换,提出基于频域窗函数的短时傅里叶变换法。利用最大相关峭度反卷积的方法对振动信号进行滤波,使信号的质量得到提高;通过频域窗函数,实现二维时频平面中时间的精准定位和冲击特征的准确识别,进一步锐化了复杂多组分信号的时频脊线。利用所提方法对数值仿真信号和实际轴承故障信号进行分析,验证了所提方法的有效性。