实际的通信、语音、雷达、声纳和生物医学等信号,都有着时变的瞬时频率和瞬时带宽。而对于普通的滤波器,只能实现时域或频域的一维滤波,此时只能滤掉与有效信号频带不同的干扰信号,导致滤波效果不理想。使用时频协同分析方法,利用信号和干扰时频谱的不同,可以在时频平面上将有用信号与干扰信号更好的分开,那么对于带宽匹配的时变滤波器的研究就很有意义。基于时频分布的滤波算法能有效地获得可变的滤波带宽,实现基于时频协同的滤波器的设计。本文的研究工作主要是基于时频分布的时变滤波算法和基于扩展傅里叶变换的时变滤波算法的研究,主要内容包括以下几个方面:1、介绍了滤波器的设计方法和信号的时频分析工具,文中的时频分析工具主要包括短时傅里叶变换、魏格纳-威利和Choi-Williams。然后研究了可用于时变滤波的新型的傅里叶变换——扩展傅里叶变换,分析信号在扩展傅里叶域的特征,从理论上分析了时变滤波器实现的可行性。基于扩展傅里叶变换的滤波器通过构造新型的差分算子来控制滤波器的带宽变化来实现时变滤波。2、针对时变的线性调频信号采用时频分析工具,包括短时傅里叶变换、魏格纳-威利和Choi-Williams,分析其信号时频域的时频分布,用于后续的基于时频分布的滤波算法。3、提出了两大类时频协同滤波算法,第一类为基于时频分析的时变滤波,第二类是基于扩展傅里叶变换的时变滤波。基于信号时频分析的时变滤波器,包含基于能量分布的显式滤波器和基于时频分布的短时傅里叶变换滤波器。时频滤波过程中,关键在于滤波通带的选择。此时滤波通带的滤波门限的选择影响滤波性能,文中设计基于最小均方误差准则来获得滤波门限。通过仿真分析,验证了所提出的三种滤波算法的滤波性能优于普通的定带宽滤波器。