随着科学技术的不断发展,非线性、非平稳信号处理方法及其在工程中的应用研究越来越受到人们的重视。无论是在雷达信号处理领域还是设备故障诊断领域,非线性、非平稳信号处理一直都是一个困扰人们的复杂而有意义的课题。各种各样新方法、新技术的提出为解决非线性、非平稳问题注入了新的活力。经验模态分解理论就是其中最新技术之一。该理论在十来年的发展过程中,逐渐展现出它在非线性、非平稳信号处理领域的优势。但这种理论还不是很完善,仍需进一步探讨;同时,其应用方法和应用领域仍需进一步研究。本文基于这个思想,并根据论文作者在读研究生期间参加的科研项目的实际经验,结合前人的研究和工程需要,对经验模态分解时频分析理论和方法进行了深入的研究,并在工程应用方法上进行了新的探索。主要的工作如下:(1)论述了瞬时频率、特征时间尺度及固有模态分量的基本概念,研究了经验模态分解算法,并讨论了其特点,分析了Hilbert谱和边际谱的含义,介绍了完整的经验模态时频理论体系。通过仿真实验及应用实例将经验模态分解时频分析方法与传统的时频分析方法,如:短时Fourier变换、Wigner-Ville分布和小波变换进行了比较研究,论证了经验模态分解时频分析方法的强自适应性和其在时频聚集性方面的优势。此外还全面分析了该理论中现存的研究热点。(2)根据经验模态分解时频分析理论的尺度滤波特性设计了滤波器组,用于提取信号中的缓变趋势;从调制信号和非线性系统分析两方面入手,将经验模态分解时频分析方法应用于调制信号及典型的非线性振动系统分析中;最后把该方法应用到波音飞机涡轮故障检测中,识别出涡轮转动信号中的低频成分及其它有用的转动信息。(3)本论文还研究分析了二维经验模态分解理论,该算法能够把图像中的不同频率成分分解开来,通过仿真实例检验了二维分解对于提取图像局域细节信息的有效性。最后把二维经验模态分解理论应用于数字图像水印技术中,设计出了完整的水印算法,完成了图像水印的嵌入、提取过程,并通过试验检验了该算法的鲁棒性,为数字水印技术提供了新的方法和思路。