针对传统阈值去噪方法在处理轴承故障信号时存在的不足,提出了基于小波改进阈值去噪与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障信号的分析方法。为改善小波去噪产生的信号振荡和失真问题,构造了适用于滚动轴承振动信号的非线性阈值函数,并将其用为滚动轴承故障信号的噪声过滤器。采用经验模态分解将去噪后的信号分解成若干固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并用统计分析的方法提取出谱峭度值、各固有模态函数与去噪信号之间的互相关系数最大的分量。最后,为了在频域内提取到故障特征频率,对抽取到的固有模态分量进行包络分析。仿真数据分析和模拟实验数据分析表明,所提方法可有效地提取轴承故障特征频率,实现轴承的故障诊断。