只对EMD分解、希尔伯特变换和一些谱法的功能，旨在告诉你输入什么信号，你能得到什么结果，我不是信号处理，只是用这些方法，不理解原理。
1.EMD分解
2.希尔伯特-黄变换
3.边际谱
4.包络谱
轴承故障-toc" style="margin-left:0px;">5.轴承故障
1.EMD分解
（1）HHT结果反映了信号的时频特征，即信号的频域特征随时间变化的规律。信号的频率组成与傅里叶的变化相比，HHT频率成分也可以随时间变化。EMD时频局部化分析可以自适应有效提取原始信号的特征信息。(3)从HHT在结果中，选择符合要求的特征分量，有利于关注。
它反映了希尔伯特-黄变换最直观的结果（颜色表示）之间的关系。可以用于
希尔伯特谱有时是将军emd分解后所有imf作为分析对象，有时会有重量，具体的操作方法是结合具体的研究内容进行有针对性的选择。
希尔伯特谱是一种时频谱，反映了信号频率成分随时间的变化，是分析不稳定信号（如例子中的故障信号）的重要手段。使用这种分析方法强调，即——因为如果信号随随时间变化，使用频域分析就足够了。HHT该方法广泛应用于生物医学（如血压变化）、地球物理（如地震、海浪分析）、工程领域（故障诊断等）的非稳定信号。
3.边际谱
它是基于希尔伯特谱H（t，f）在此基础上，计算方法是，从振幅-时间-频率之间的关系转变为两者之间的关系，描述。
傅里叶谱与边际谱有关，但在，因为傅里叶变换为数学上拟合原始数据的不稳定波形，，这会导致。
4.包络谱
最常见的应用场景是机械产品故障诊断（尤其是轴承）。然而，与边际谱不同的是，包络谱不是基于希尔伯特谱。包络谱的方法是：
包络谱是一种解调方法，在某些轴承故障中(如表面损伤)会在轴承运行中激发一些列。需要注意的是，包络谱和频谱的结果差异很大，。
振动解调可以发展滚动轴承故障初始阶段检测到故障特征，并且追踪轴承故障的发展，在第二、三、四阶段中以不同的信号反应轴承的不同状态。同时可采用振动速度或振动加速度传感器检测轴承第三阶段的故障频率。
5.轴承故障
有缺陷时，在解调频谱上可见轴承外圈缺陷频率BPFO及其高次谐波，对于外圈不固定的轴承，可能出现其转速频率的边频。
有缺陷时，在解调频谱上可见轴承内圈缺陷频率BPFI及其高次谐波，对于内圈转动的轴承，可能出现其转速频率的边频。
当内圈出现故障时，如果它位于加载区域，产生的冲击会更加剧烈，从而产生更高的振幅。当内圈故障位置转出加载区时，其振幅又会降低，并在轴承顶部（不受载）达到最小值。这种情况下，可在频谱中看到1×边频带出现。
轴承滚动体有缺陷时，在解调频谱上可见轴承滚动体缺陷频率BSF及其高次谐波，以及出现转速频率的边频。此外，由于滚动体对外圈的冲击强于对内圈的冲击，在解调谱上还会存在BSF的半谐波。
当滚珠运转在载荷区时，产生比运转在非载荷区更强烈的冲击。越接近载荷区，振幅越大，滚珠沿轴承以保持架频率FT滚动。频率大约0.4×。
轴承保持架有缺陷时，在解调频谱上可见轴承保持架缺陷频率FIF及其高次谐波，另外由于轴承润滑不良也会引起保持架与滚动体的直接接触而出现保持架缺陷频率。