经验模式分解（empirical mode decomposition），工学-机械工程-〔制造系统〕-机械制造系统监测诊断维护-机械故障诊断-机械信号时频分析，一种具有创新性的信号分析方法。美国国家宇航局美籍华人黄锷等人于1998年提出。该方法能够自适应地进行数据处理或挖掘，非常适合非线性、非平稳时间序列的处理，本质上是对数据序列或信号的平稳化处理。所谓时间序列的平稳性，一般指宽平稳，即时间序列的均值和方差为与时间无关的常数，其协方差与时间间隔有关而与时间无关。简单地说，一个平稳的时间序列指的是：对于未来所能获得的样本时间序列，能够断定其均值、方差、协方差必定与当前已获得的样本时间序列等同。反之，如果样本时间序列的本质特征只存在于所发生的时刻，并不会影响未来值，即样本时间序列的均值、方差、协方差不是常数，则这样一个时间序列不足以表征未来的时间序列，便称这样的样本时间序列是非平稳的。经验模式分解能够将信号分解为有限个本征模式函数和一个残余分量。各本征模式函数包含了原始信号不同时间尺度的局部特征信息，而且它依据数据自身的时间尺度特征进行信号分解。