时频分析理论是信号处理中的一个研究热点，它为自然界中经常遇到的时变非平稳信号提供了有效的分析和处理手段。本文在研究了典型的线性时频表示，二次时频表示和自适应时频表示的基础上，提出了参数化自适应时频分析的实现方法，以高斯线调频小波为基函数，将原信号分解为基函数的线性组合，然后分别进行时频分析，而且进行了仿真验证和误差分析，结果表明，该方法消除了时频分析中的交叉项影响和保持了较高的时频聚集度。本文第一，二章介绍了非平稳信号与时频分析的概念和主要数学工具，概述了国内外研究和应用现状，阐述了本文研究的目的和意义。第三章介绍介绍了非平稳信号的线性时频分析方法，短时傅里叶变换(STFT)、Gabor扩展和小波变换,以及非平稳信号的二次时频表示方法，Wigner-Ville分布(WVD)和Cohen类，研究了它们之间的关系和各自的优缺点。第四章研究了自适应时频分析方法，自适应核函数时频分析，基于自适应滤波的时频分析，参数分解的自适应时频分析。其中以径向高斯核为例说明了自适应核函数时频分析的方法和步骤，以渐进单频信号的瞬时频率测量为例说明了自适应滤波器在时频分析中的应用。着重分析研究了参数分解的自适应时频分析方法，经过对基函数的分析和选择，选定高斯线调频小波为基函数，然后分解被分析信号和时频表示，并仿真证明了该方法的有效性和准确性。