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在非平稳状态下的机电系统故障诊断与趋势预测中,正确分析系统的当前状态是一个必经环节。而在各种状态分析方法中,信号分析技术一直是一个瓶颈因素。本论文便针对非平稳状态下的机电系统状态分析中的信号分析技术进行了研究。首先阐述了振动信号分析在状态分析中的重要性,概述了现有的一些非平稳振动信号分析方法,并从原理上论述了各自的不足,引入了一种基于经验模态分解的称作希尔波特-黄变换的信号分析技术,从理论上分析了它的优越性,并对其进行编程实现。在编程的过程中,对一些理论的细节实现进行了大胆的探