论文摘要
近几年来,信号处理的理论与方法获得了迅速的发展,非平稳信号的分析是信号处理中一个新兴的重要领域。Hilbert-Huang变换[1-2]是新发展起来的一种序列信号分析方法,特别对非平稳和非线性信号的分析有较好的自适应性。它的核心内容是经验模型分解（EMD）,利用经验模型分解,任何复杂的数据都可以被分解为有限的并且通常少量个数的固有模态函数（IMF）。由于分解是基于信号时域局部特征的,因此它特别适合用来分析非线性非平稳过程。固有模态函数适于进行Hilbert变换,从而求解每个固有模态函数的瞬时频率,以及幅值函数,其最终结果是一个能量-频率-时间分布,称为Hilbert谱。该方法自推出以来已经成功的应用在湍流、地震、金融等许多非线性研究领域,具有理论研究价值和广阔的应用空间。定量重建古气候是全球变化（PAGES）研究的重要内容之一。利用内蒙古岱海某钻孔不同年代样品的地层花粉百分比数据,结合表土孢粉建立的气候反演模型,得到岱海不同时期气候指标的反演结果。在此基础上,本文对所得数据进行经验模型分解分解,各固有模态函数分量都包含了不同的周期性质,为进一步的气候分析提供数据。同时也验证了Hilbert-Huang变换在处理非平稳信号时的优越性。