時間周波数解析
x 1 ( t ) = { cos  ( π t ) ; t < 10 cos  ( 3 π t ) ; 10 ≤ t < 20 cos  ( 2 π t ) ; t > 20 {\displaystyle x_{1}(t)={\begin{cases}\cos(\pi t);&t<10\\\cos(3\pi t);&10\leq t<20\\\cos(2\pi t);&t>20\end{cases}}}
x 2 ( t ) = { cos  ( π t ) ; t < 10 cos  ( 2 π t ) ; 10 ≤ t < 20 cos  ( 3 π t ) ; t > 20 {\displaystyle x_{2}(t)={\begin{cases}\cos(\pi t);&t<10\\\cos(2\pi t);&10\leq t<20\\\cos(3\pi t);&t>20\end{cases}}}
時間周波数解析によれば、これらの信号は区別することが可能である。
従来的には、変調および多重化の操作は時間もしくは周波数それぞれに集中していた。時間周波数分布を活用し、時間周波数平面の隙間を埋めることにより変調および多重化をより効率的に行うことができる。以下に例を示す。

上の例のとおり、ウィグナー分布関数は交叉項の問題が著しく、この用途には適さない。