摘 要： Wigner-Ville分布（WVD）凭借优良的数学性质被广泛应用于信号处理等领域，但因其不满足可加性而引起的交叉项却影响信号分析的准确性。针对此问题提出利用二次聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)消除Wigner-Ville分布交叉项的方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成为若干本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再利用EEMD对获得的IMF进行二次处理，得到一组新的IMF，然后对新得到的若干模态成分分别进行WVD计算，最后将各项结果求和得到信号的WVD分布。该方法在改善模态混叠的同时有效地消除Wigner-Ville分布交叉项，并保留Wigner-Ville分布的各种优良特性。将该方法应用于转子碰摩故障诊断，效果很好。