希尔伯特—黄变换(Hilbert-HuangTransform，简称HHT)是对一个非平稳信号甚至是非线性信号进行经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)过程，也就是平稳化处理，其结果是将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解开来，产生一系列具有不同特征尺度的数据序列，即固有模态函数(IntrinsicModeFunction，IMF)。HHT方法的优越性是多方面的：用相位函数的导数来定义瞬时频率，不需要整个波来定义，因此能精确作出时间-频率图；第一次给出IMF的定义，指出IMF的幅值是时间的函数，突破了传统上仅将幅度不变的简谐信号定义为基本信号的局限；能够准确地同时反应振幅随时间、频率的动态变化过程。这些都是以往各种信号处理方法所不能比拟的，因此，HHT方法能够客观地处理非线性、非平稳问题。 根据HHT方法的原理，针对EMD过程中边界处理这一关键问题，本文提出了一种简单而行之有效的方法，并用MATLAB语言编制了完整的HHT方法数据处理程序。通过解析信号的分析处理，验证了我们所给出的方法及程序是正确而简洁的。 利用HHT方法对Elcentro地震波和1996年丽江7.0级地震的一条强余震记录进行了分析研究，给出了这些地震动的每一阶IMF、Hilbert谱及边际谱。通过HHT分析，得到了更为丰富的强地震动过程的信息，使我们对强震过程的强度、频率、时间的三维变化有了更为细致和全面的了解，这些都是以往数据处理方法所不具备的，这将进一步推进对强地震地面运动特征的研究。 为了利用HHT方法深入研究强地震动过程，针对一条特定的大当量爆炸源强地震动测线的地震记录，研究了在强地震动传播过程中，不同测点处的各阶IMF的变化特征，并给出了各测点强震记录傅氏谱和边际谱的衰减关系。 用HHT方法，对两层钢框架模型在地震作用下不同质点的地震动响应进行了分析，研究了各阶IMF的中心频率与结构固有振动频率的关系。本文还讨论了结构振动过程中瞬时频率的变化，特别是当结构刚度发生变化(结构损伤)时瞬时频率的变化，结果表明，结构振动瞬时频率的变化是检测结构损伤状态的有效方法，HHT方法可用于结构振动状态的识别。 HHT方法作为一种新的功能强大的数据处理方法，在许多研究领域得到了广泛的应用，但在理论研究还不适应应用研究的需要。本文还对HHT方法中存在的一些问题进行了探讨，以期在理论和实践中进一步完善这一方法。