提出一种可用于分离不同时频分布的非平稳信号的盲信号辨识算法。采用Wigner-Ville分布（WVD）进行盲源分离时，合成信号有交叉项存在，其分离性能不理想。而Cohen 类时频分布可以抑制交叉项，并且保持时频聚集性。因此，在TFBSS 中，Cohen 类时频分布可以取得更好的分离性能。分析了Cohen 类时频分布对交叉项的抑制性能，以及对盲源分离性能的影响，结果表明：采用盲辨识算法进行电磁干扰信号分离，其效果明显优于采用WVD进行分离的效果。