希尔伯特变换通过实部和虚部定义出了瞬时频率、瞬时相位以及瞬时振幅信息。但并不是所有的复杂信号都满足希尔伯特变换的条件。黄变换在可以将复杂信号将分解为一系列的窄带信号，但在分解过程中的边界效应会导致数据的两端出现发散现象，会导致分解的结果出现严重的失真。针对这种现象，本文对黄变换中的边界条件进行了改进，住要是通过在多项式拟合过程中控制边界条件，并将这种方法与现有的正交模态分解方法进行对比，同时也验证了该方法的完备性和正交性，然后通过对薄储层模型进行数据模拟，通过改进的希尔伯特变换对地震属性进行提取，得到了瞬时振幅，瞬时频率和瞬时相位剖面，与原始的地震剖面进行对比，以检验这种改进的希尔伯特变换方法在识别薄储层上的能力。本文阐明了论文的背景和意义，主要是在希尔伯特黄变换理论的基础上，对端点效应做了进一步的压制，在此基础上，对不同的正演模型进行了模拟，并对信号的瞬态特征属性进行了分析，主要研究内容包括：详细阐述了希尔伯特变换用于瞬态特征提取的理论和黄变换包括本征模态函数、三次样条插值、分解过程的理论；在基于希尔伯特黄变换的基础上对现阶段端点效应进行进一步的压制，与现有的正交模态分解方法进行对比，较好地压制了端点效应。设计倾斜的薄层模型，基于希尔伯特黄变换算法在薄层模型中对瞬时特征信息进行了较好的识别，对模型数据有较好的识别效果；设计天然气水合物薄储层正演模型，通过基于希尔伯特黄变换的算法对于实际资料中薄储层的识别，从瞬时振幅剖面、瞬时频率剖面、瞬时相位剖面分别对原始地震剖面进行了处理，取得了较好的效果。对实际资料进行算法的应用，对实际资料中的薄储层识别取得了较好地效果。本文的研究结果表明，希尔伯特黄变换在时频分析时分辨能力较高，可以对薄储层有较好的识别能力，希尔伯特黄变换在地震资料分析和处理中仍有较好的效果，在实际资料中也验证了这种方法的应用效果