信号的时频分析方法能够有效地实现对非线性非平稳信号的分析处理,已经成为现代信号处理方法的研究热点。经验模态分解(EMD)时频分析方法是一种新的信号分析方法。该方法在十年来的发展过程中,逐渐展现出它在非平稳信号处理领域的优势,具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。本文对该方法进行了深入的研究,并对其应用作了新的探索。首先,本文阐述了信号的瞬时频率、特征时间尺度以及本征模态函数的基本概念,研究了EMD的分解原理和算法,分析了基于EMD的Hilbert/Huang时频谱及边际谱的物理意义。其次,分析了EMD算法中的研究热点及解决方法,着重针对其中的EMD包络线拟合方法进行了讨论。比较了Hermit插值法和三次样条插值法,在此基础上对算法进行了优化,提出了改进的三次样条插值法。通过仿真试验,证明了该方法具有很好的抗过冲和欠冲的性能。再次,将EMD方法应用于均值具有趋向性的非平稳信号的趋势项提取。与传统的提取方法相比,这种方法算法简单,无需任何的先验知识,能够自适应的提取趋势项。对三种典型的趋势项进行了仿真,结果表明EMD方法结果正确,具有良好的应用前景。最后,根据EMD方法的多尺度滤波特性,提出了EMD阈值法并将其应用于信号的滤波去噪中。通过仿真实例检验了对平稳信号及非平稳信号的去噪的有效性。同时将该方法应用于拉曼光谱去噪中,表明此方法在光谱领域的独特优点。