匹配追踪算法是一种处理不平稳信号的有力工具,能够将信号分解为一系列时频原子的线性组合。本文主要将该算法分别应用于无拉伸动校正、时频表征以及叠前弹性阻抗反演中,并对存在问题进行分析和改进。对于无拉伸动校正,通过匹配追踪算法,地震记录可以分解为若干子波的和,将分解的子波进行时移即可获得动校正后的道集,与传统方法相比,避免了点对点的校正,很好地规避了子波拉伸现象。本文对算法效率以及校正后道集横向连续性进行改进,利用复数域高效匹配追踪算法提高运算速度,通过横向拟合约束子波参数,改善了校正后同相轴因波形复合引起的横向不连续问题,有效地保留了远偏移距数据。对于时频表征,匹配追踪结合魏格纳分布求取信号时频谱,避免了传统分析方法的窗口效应,但匹配子波旁瓣能量的存在降低了整个子波在时频谱中的分辨率。本文利用算法已知子波时移及频率信息这一特点加入高斯衰减函数,以减弱旁瓣能量,提高子波分辨率,从而更精细地刻画信号的时频局部性特征。对于弹性阻抗反演,利用最小二乘直接对地震记录进行反演,其结果不稳定且分辨率低。本文利用L₀范数对反射系数的稀疏性进行约束,构建基于匹配追踪算法的反演目标函数,加入阻抗正则化约束以稳定反演解,有效补充地震记录低频成分。由于L₀范数具有较强的稀疏性,最终反演所得地层参数呈块化,极大地提高了地层的分辨率。