针对传统信号包络的带通滤波器的中心频率和带宽的选择不确定性和经验模式分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在的模态混叠问题，提出了一种以信号的相关性为判据，获取总体经验模式分解（EEMD）的最佳IMF分量，并对其进行Hilbert包络解调获取故障特征频率，实现滚动轴承早期故障的诊断的新方法。实验分析结果表明：该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的早期故障类型，适合滚动轴承早期故障的精确诊断，具有一定实用价值。