本发明公开了一种识别测量信号中复杂波动趋势的数据驱动方法，该方法利用变模态分解方法VMD将测量信号转化为低频和高频两部分，并计算测量信号和低频信号归一化后的欧氏距离，当欧氏距离小于等于预设阈值时，将当前分解得到的低频信号作为全局波动趋势；否则，对低频信号进行分解，计算当前分解和前一次分解得到的低频信号归一化后的欧氏距离，并重复上述过程，直至欧氏距离小于等于预设阈值，将当前分解得到的低频信号作为全局波动趋势。本发明还提出了VMD方法的具体过程，同时给出涉及参数的取值依据。相比于现有方法，本发明能够很好地定性或定量描述测量信号的全局变化趋势，并且得到的波动趋势精度更高。