次声波是频率小于20Hz的声波,也被称为亚声波。次声波频率低,波长长,容易发生衍射,因此次声波不容易发生衰减,不易被水和空气等吸收,并且能在传播过程中绕开某些大型障碍物,研究证明,某些次声波能绕地球2至3周。虽然人耳听不到次声波,但是次声波却普遍存在。在自然界中,火山爆发、海啸、电闪雷鸣、海上风暴、波浪拍击、水中漩涡、空中湍流、龙卷风、磁暴、极光等都可能伴有次声波的发生。在人类活动中,核爆炸、导弹飞行、轮船航行、汽车飞驰、大型建筑摇晃,甚至像鼓风机、搅拌机、扩音喇叭等在发声的同时也都能产生次声波。人体自身的器官振动频率也同某些频率的次声波相近,这样,当次声波与人体器官产生共振,就会对人体产生很强的伤害,甚至致人死亡。对次声波信号进行有效的分析研究,将在军事、气象、自然灾害预警、大型结构健康检测、医学等方面具有一定的应用意义。信号分析方法中,现在常用的方法有傅里叶变换和小波分析。傅立叶变换是基于信号的频率特性进行分析,它是最经典最基本的方法,但是在处理非线性信号方面有较大的限制。小波分析是基于傅立叶发展起来的,吸取了傅立叶变换的特点,具有多分辨能力,应用广泛。二者比较后,本文选择小波分析方法对次声波信号进行分析。Hilbert-Huang变换是美籍华人N. E. Huang在1998年提出并逐步完善的一种新的应用于处理非线性、非平稳信号的一种方法,该方法在很多领域得到了很好的应用。本文基于小波分析和Hilbert-Huang变换两种方法对次声波信号进行分析研究。本文具体工作如下：(1)次声波信号分析算法的研究与比较。首先,对本文选择应用的两种分析算法：希尔伯特黄算法和小波分析进行算法的理论性介绍研究,包括算法的概念、公式和计算方法等,在此基础上,对两种算法在信号分析领域的应用特点和不足之处进行对比。小波算法作为时域分析的代表,因为小波基的确定而使分析只对选择的小波基有意义,所以在应用上受到小波基的限制。希尔伯特黄作为新发展起来的具有自适应性的算法,对非线性和非平稳信号具有很好的分析效果。(2)HHT算法在MATLAB上的实现。以仿真信号为例进行经验模态分解的实现,得到期望的多个IMF分量和一个残余量,然后在EMD分解的基础上对信号进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert谱和边际谱,这也就是信号分析中会得到的时频谱。为验证HHT在信号分析中的有效性,应用HHT对美国凯斯西储大学电气工程实验室滚动轴承故障模拟实验台的轴承数据进行分析,最终得到轴承的故障位置。(3)信号去噪方法的研究。采用小波去噪、EMD去噪和联合去噪分别完成次声波信号的去噪,并对比选择较好的方法。联合去噪方法是本文设计完成的新去噪方法。(4)次声波信号的分析。完成声信号中次声信号的提取和相关参数的获得。最后,基于本文工作的总结,对工作中存在后续问题和将来的工作方向做出展望。