瞬时频率估计是分析非平稳信号时变特征的重要手段,在军事及民用领域有着广泛的应用。研究具有高能量聚集性和高时频分辨率的时频分析工具,在非平稳信号分析领域有着重要的实际意义。本论文以具有线性和多分辨特性的S变换为基础,结合聚集性准则,研究具有自适应特性的新型S变换,并将其应用于瞬时频率估计。论文主要研究内容如下:首先,研究了两类常规时频分析方法:线性时频表示和二次型时频分布。性能分析表明,S变换具有完全可逆变换特性,兼具短时傅里叶变换保留相位信息和小波变换分辨率可变的优点;同时由于其自身的线性性质,可有效去除交叉项干扰。相比于其它常用时频分析方法,S变换在处理非平稳信号的场合,具有很好的适用性和拓展潜力。其次,针对标准S变换存在的时频分辨率偏低、聚集性不够高、高频区受噪声干扰存在失真等问题,研究了基于窗函数改进的几种广义S变换,重点研究了多窗广义S变换。相比于标准S变换,改进型S变换具有更高的时频能量聚集性和更高的瞬时频率估计精度。此外,多窗S变换比其它传统的广义S变换具有更高时频聚集性与分辨率,并能够较好的抑制噪声干扰。最后,针对复杂多分量信号的瞬时频率估计问题,提出了一种结合聚集性准则的新型自适应S变换方法,并提出了相应的优化准则。该方法通过在原变换中加入优化控制参数实现了对窗宽的控制,并可根据所提出的优化准则在每个频段获得相应的优化参数。该方法可有效分析不同频段的多分量信号,并可根据信号的时变特性自适应调整时频分辨参数。仿真实验表明,该方法对于多分量非平稳信号具有更好的时频聚集性和更精确的瞬时频率估计。