针对非稳态噪声的测量，需要采取一些特定的方法和技术，下面将介绍其中的几种常见方法。

时间序列分析是一种常用的方法。该方法通过对信号的时域特性进行分析，提取出噪声信号的重要统计特征，如均值、方差、自相关函数等。还可以使用窗口函数对信号进行分帧处理，以便更好地了解信号的瞬态行为。

频谱分析也是一种有效的测量手段。频谱分析通过将信号转换到频域来分析其频率成分和能量分布。对于非稳态噪声，可以使用快速傅里叶变换（FFT）或其他频谱估计方法来获得其频谱特性。例如，短时傅里叶变换（STFT）可以提供信号在时间和频率上的局部特征。

小波变换也是一种常见的非稳态噪声测量方法。小波变换能够提供更好的时频分辨率，因此能够更准确地描述噪声信号的瞬态特性。通过小波变换，可以得到信号在不同时间和频率尺度上的能量分布，并进一步对噪声进行分析和处理。

自适应滤波是一种用于非稳态噪声消除的有效方法。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性来自动调整滤波器参数，从而实现对噪声的抑制。该方法基于小均方误差（MMSE）准则，能够有效地提取出噪声成分并恢复原始信号。