在时域噪声分析中，常用的方法包括时域波形显示、自相关函数分析和功率谱密度估计等。通过这些方法，可以对信号的平均值、方差、自相关性以及频率成分等进行全面分析，从而揭示信号中可能存在的噪声特征。
时域波形显示是直观的噪声分析方法之一。通过绘制信号的时域波形，可以直观地观察到信号的振荡特征、幅度变化和周期性信息，从而初步判断信号中可能存在的噪声类型。
自相关函数分析是一种用于评估信号自身相关性的方法。通过计算信号与其在不同时间延迟下的相关性，可以得到信号的自相关函数曲线，从中可以推断出信号中的周期性成分和随机噪声成分，进而对噪声进行分析和建模。
功率谱密度估计是一种用于描述信号在频域上能量分布的方法。通过对信号进行傅里叶变换或者自相关函数的傅里叶变换，可以得到信号的功率谱密度函数，从中可以获取信号在不同频率下的能量分布情况，进而分析信号中可能存在的频率成分和噪声特征。
时域噪声分析在工程技术领域具有广泛的应用，例如在通信系统中，可以通过对接收信号进行时域噪声分析，评估信道噪声对系统性能的影响，从而优化信号处理算法和改进系统设计；在故障诊断领域，可以通过时域噪声分析来识别故障信号中的异常噪声，从而进行故障诊断和预防维护。
