在自然界和工程实践中，经常遇到许多非平稳信号，譬如：语音、生物医学信号、雷达和声纳信号等。单纯的时域或频域的分析方法已经达不到工程上实践的要求，而时频分析方法的发展为非平稳信号提供了有效处理手段。时频分析方法一般可以分为线性时频表示和非线性时频表示。对多分量非平稳信号进行时频分析时，线性时频表示方法虽然不会产生交叉项，但时频分辨率低，满足不了一些工程实践上的要求。非线性时频表示方法有着非常高的分辨率，和良好时频聚集性质，但受困于多分量非平稳信号交叉项的干扰。典型的非线性时频分析方法包括：魏格纳维尔分布（WVD）。本文对非平稳信号在WVD的交叉项进行了详细地研究。在深入研究和分析信号分解的自适应时频分布方法的基础上，借助自适应时频分布与原信号的Wigner分布所具有的密切关系，提出将自适应分解得到时频分布与Wigner分布进行相关的运算，将得到一种改进的自适应时频表示方法。最后，在理论分析的基础上，论文给出了算法的实现方法，并分析了算法性能。实验仿真结果表明：改进后的时频分布不仅无窗口效应，有着与WVD分布相当的分辨率，而且还能够几乎完全消除交叉项干扰。