本文提出了基于自适应最优核(AOK)时频分析(TFA)及时变滤波(TVF)的介质声参数反演方法,是完全基于单传感器信号处理的,相对于传统的阵列处理的方法来说,不但具有较高的时频分辨性能,而且不存在通道一致性问题,可以准确给出多模式信号的色散特性,还可以将时频面中非重叠的模式波形提取出来;另外本文还提出了基于时频分析及时变滤波的双通道语音分离算法,与传统盲源分离算法所依赖的语音频谱统计平稳的假设不同,本文的算法则是完全基于语音非平稳特性的.对于另外两种应用较为广泛的时频分析方法,即小波变换(WT)方法和时频重排(TFRA)方法,本文对它们的时频分析的本质及性能进行了讨论,对其时频分析局限性给出了合理的解释;并和AOK方法的结果进行了对比,可以发现AOK方法在时频聚集性能及抗噪声性能上都有较好的表现.并将其首次运用于浅海简正波的色散表征、模式提取及以此为基础的声参数反演,以及语音共振峰提取、双通道的语音分离,并且取得了较为可靠的结果.