能够快速准确地实现对非平稳非线性信号的处理与分析的时频分析方法，已经成为现代信号处理与分析方法的研究热点。经验模态分解逐渐展现出它在非平稳非线性信号处理与分析领域的优势。经验模态分解将复杂信号分解成有限个固有模态函数IMF，Intrinsic Mode Functions)之和，具有很高的频率分辨率和自适应性。本文对经验模态分解整个理论体系进行了深入的研究，重点研究了经验模态分解存在的模态混叠现象，并针对这一现象提出了基于模极大值预处理的希尔伯特-黄的方法。主要的工作如下:　　1）首先引入了瞬时频率的概念，论述了IMF的基本概念和EMD分解算法原理，并且分析了EMD算法的特点，结合IMF给出了边际谱和Hilbert谱的物理含义，对整个EMD时频分析理论进行了详细的论述。　　2）分析了EMD时频分析方法存在“飞翼”现象、样条插值、模态混叠等问题，并重点阐述了模态混叠现象存在的原因。同时，也对解决模态混叠的方法进行了概述，并用相应的实例对其进行解释。　　3）重点研究了基于模极大值预处理的希尔伯特-黄的方法，并用实例比较了模极大值去噪法和其他方法，验证了模极大值法存在的优势。同时，也用实例验证了基于模极大值预处理的希尔伯特-黄的方法的优势。