希尔伯特黄变换是近年来兴起的一种新的分析非平稳信号的方法，不同于傅里叶变换要采用预先确定的基函数，它的核心是通过经验模态分解（EMD）得出一组基于信号自身的本征模态函数（IMF），通过对IMF作希尔伯特变换求其希尔伯特谱进行时频分析。尽管HHT具有自适应性、多分辨等独到的优势，非常适用于非线性、非平稳性信号的分析与应用，但是也有自身的劣势。海洋大地电磁探测法是由陆地上移用过来的，由于海洋环境的特殊性，海洋大地电磁信号不仅信号弱，易受噪声干扰，而且受海水运动影响，海洋背景复杂，信噪比低，本文依据海洋大地电磁信号的特点进行仿真，并对仿真信号进行了短时傅里叶变换、Winger-Ville分布、Choi-Williams分布、小波变换以及HHT，分析各种方法的时频聚集性和及时频分辨率，通过对比表明HHT有更高的自适应性和分辨率能够很好地处理海洋大地电磁信号。接着本文针对EMD算法存在的模态混叠问题，提出EMD的改进方法——集成经验模态分解（EEMD），通过在信号中添加白噪声作为整体进行分解，使不同尺度的信号分量自动映射到合适的IMF上，利用白噪声零均值特性，消除白噪声对信号的影响，通过在海洋大地电磁模拟信号的应用说明EEMD对解决模态混叠有很好的效果。最后海洋大地电磁仿真信号分别经EMD和EEMD后重构达到初步消噪，提取信号特征，经去噪前后Hlibert谱和边际谱结果对比可以知道，尽管经EMD去噪后能够压制大部分噪声，但是由于模态混叠现象，低频信号混乱，而经EEMD去噪后，不仅消除了绝大部分噪声，并且消除了由于模态混叠造成的低频混乱，低频部分谐波更少，更加清晰地呈现了海洋大地电磁信号的特征。