Huang等[1998年]提出的理论和计算方法，特别适用于非线性、非平稳信号的分析与处理，其核心是局域波分解方法。通过局域波分解，任何复杂的信号都能被分解成有限个基本模式分量。对分解得到的各基本模式分量进行Hilbert变换之后，就可以得到信号的瞬时频率，从而可以给出信号频率变化的精确表达。信号最终被表示为时频平面上的能量分布图，被称为Hilbert谱。由于这种信号分解方法是自适应的，因此也是高效的。因为该分解方法是基于信号局部特征的，因此它适用于非线性、非平稳信号的处理。该方法的主要创新是基于信号局部特征的基本模式分量的引入，从而使瞬时频率具有实际的物理意义，而复杂信号的瞬时频率的引入，可以消除代表非线性、非平稳信号的伪谐波的需要。该方法被称为局域波法。 本文对局域波法进行了深入的研究，并在此基础上研究了非平稳随机信号分析与处理的若个问题，提出了几种新的非平稳随机信号分析与处理的方法，主要内容有： 对局域波法进行了深入的研究。研究了影响局域波法性能的一些因素，并提出了改善该分析方法效能的具体指标及措施，这些指标及措施对局域波法的实际应用具有重要意义；通过对实际齿轮箱振动信号的分析研究，找到了用Hilbert时频谱及Hilbert时频谱的边界谱来识别齿轮故障磨损程度的新方法；对局域波法目前存在的问题进行了深入的分析，提出了这一领域需要进一步研究的有关问题。 结合局域波法，提出了一种抑制时频分布交叉项的新方法——局域波分解及其Wigner-Ville分布。该方法首先对信号进行预处理，利用局域波分解方法把复杂的信号分解成有限个基本模式分量，然后再对其计算Wigner-Ville分布，来达到抑制交叉项的目的，因而它不会对信号项产生拉平的负面作用。即便是两个信号分量在时频平面上相距足够近，该方法也能有效地抑制交叉项。因此，该方法在有效地抑制了时频分布交叉项的同时，保留了Wigner-Ville分布的所有优良特性。 对局域波分解方法进行推广，提出了一种处理方差平稳随机信号的通用方法——信号分解法。它利用一种信号的分解方法对信号进行分解，得到方差平稳随机信号的趋向性序列，其余部分便是方差平稳随机信号中剔除趋向性后的零均值的平稳随机信号，它可用平稳随机信号模型（AR，MA与ARMA模型）来研究。该方法简单、通用，是处理方差平稳随机信号的一般方法，且无需趋向性的任何先验知识。该方法得 大连理工大学博土学位论文到的趋向性序列能更准确地逼近非平稳随机信号的趋向性曲线。 在局域波法的基础上，提出了一种新的非平稳信号的时变参数模型分析方法——局域波分解及其时变参数模型。用它分析数据需两个基本步骤：首先，用局域波分解方法把待处理信号分解成有限个基本模式分量。接着，对分解得到的基本模式分量建立时变参数模型，从而得出时频平面上的时变参数模型谱。根据建立的时变参数模型的不同，该方法可分为局域波分解及其时变参数AR模型法和局域波分解及其时变参数ARMA模型法。该方法扩展了传统的时变参数模型法的应用范围，可用于一些复杂的非线性、非平稳信号的处理。