地震信号是一类非线性非平稳信号,我们往往需要了解其在特定时间处的频率成分以及特定频率处的时间分布或幅度分布。时频分析方法是一类适合描述地震信号局部时间范围内的频谱特征的方法。但传统的时频分析方法,包括短时傅里叶变换,小波变换等,它们受测不准原理的限制,分辨率较低,很难对地震信号中的细节进行精确刻画和描述。近年来发展的基于经验模态分解的时频分析方法不受测不准原理的限制,具备较高的时频分辨率,但其易受模态混叠影响,导致结果不准确,物理意义不明确。同步挤压小波变换(Synchrosqueezed Wavelet Transform,SWT)是在经验模态分解的时频分析方法基础上发展起来的类似方法,它是小波变换和频率重排方案的结合,具备严格的数学基础,明确的物理意义。本文从SWT的原理出发,分析了SWT在地震信号高分辨率处理中的应用研究。首先通过对仿真信号的时频分析验证SWT较高的时频分辨率特性。并在信号的简谐波提取研究中,发现SWT算法能有效降低模态混叠引起的提取误差,提取效果优于经验模态分解。同时展开了小波母函数对时频分析结果有何影响的研究,结果表明小波母函数选取的不同对SWT的影响有限。在去噪方面,本文就几种传统去噪方法与基于SWT的去噪方法进行了对比,发现基于SWT的去噪方法效果优于传统去噪方法,且合适的母小波函数能进一步提升去噪效果。在油气地震勘探中,有些含油气目标层临近煤层,会受到煤层强振幅的影响,导致储层在地震剖面的响应难以识别,地球物理参数计算不准确。为此,本文设计了基于SWT的煤层强振幅抑制方法。通过对模型数据和苏里格地区实际地震数据的处理,结果表明该方法不仅能够有效地抑制煤层强振幅,且在精细程度和准确度上优于基于经验模态分解的煤层强振幅抑制方法。为了克服传统谱白化方法在提高地震分辨率上的不足,本文提出一种基于SWT的谱白化处理方法。通过对实际地震信号的处理,表明此方法能有效的增强地震信号的局部细节信息,提高时频分辨率。最后,本文利用Matlab软件,编写图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)实现了基于SWT的地震信号处理软件,该软件具备对地震信号进行时频分析、重构、简谐波提取、去噪、煤层强振幅抑制和弱信号增强等功能。