匹配追踪子波分解算法具有良好的自适应特征及时频分辨率，在地震资料的处理解释中得到了广泛的应用。传统的匹配追踪方法采用完备的时频原子库和贪婪算法进行子波分解，计算量非常巨大。为了提高运算效率，本文进行了以下两个方面的改进。首先是互相关阈值技术，该技术根据上一次迭代的结果及互相关阈值来实现迭代和完备库之间的反馈，剔除那些互相关值很小的原子，从而动态地减小完备库的大小，显著提高了单次迭代的运算效率。其次是多原子提取技术，每次迭代时不仅仅只提取出一个最佳原子，而是提取出多个原子，总迭代次数明显减小。实际资料实验表明，在不影响重构精度的前提下，改进后的MP算法效率至少能提高72.5％。　　时频原子的选择，对分解精度影响较大。由于地层的吸收衰减作用，地震资料的频率成分随时间而变化，用正弦函数、Garbor、ChirpLet、FMmlet等原子对地震信号进行分解均不适合。而Ricker子波比较符合地震信号的特征，因此本文采用Ricker子波作为时频原子进行分解。数值模拟实验表明，Ricker子波分解效果最优。　　改进的MP算法能将信号分解成多个单主频原子，而Wigner-Ville分布对单个时频原子具有极高的时频分辨率，本文将改进的MP算法与Wigner-Ville分布相结合，充分利用了二者的优点，成功地消除了Wigner-Ville分布的交叉干扰项，得到了高分辨率的时频谱。　　在上述研究的基础上，通过实际资料处理分析，表明采用Ricker子波作为时频原子匹配追踪子波分解算法在时频滤波和强有效信号背景下的弱信号增强方面的应用效果较好，具有广泛的应用前景。