本发明公开了一种CNG压缩机滚动轴承故障特征提取方法，对于采集到的复杂轴承信号，根据其频谱，构造出频谱趋势，以趋势的极小值点为边界对频谱进行划分，从而实现自适应地对信号进行分解，得到信号的子频带。此方法避免了模态混叠现象，并保证了在分解结果中不出现过多的无效分量。此外，对信号子频带进行奇异值分解后得到各个子带的奇异值，再利用奇异值分解的幅值滤波特性并结合时域负熵指标对奇异值进行选择，以此实现降噪处理。通过对降噪后的子频带进行包络解调，提取出故障特征频率，最终实现CNG压缩机滚动轴承的故障诊断。