摘要：经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法，可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量．本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作，比较了不同方法存在的优点与不足，指出了EMD研究存在的难题和瓶颈，并给出了EMD研究与应用的发展趋势．

关键词：hilbert变换 

单位：海军大连舰艇学院装备系统与自动化系; 辽宁大连116018; 浙江工业大学软件学院; 浙江杭州310032