经验模态分解依据信号时间尺度将信号逐级分解成对称的分量，在进一步对模态函数进行希尔伯特变换(Empirical mode decomposition (EMD) decomposes the signal into symmetrical components step by step according to the signal time scale, and further performs the Hilbert transform for modal functions.)

HHT算法实现emd分解，及希尔伯特黄变换，实现瞬时频率瞬时幅值，边际谱的提取(Perform modal recognition, Hilbert Huang transform and its associated algorithmic program code for signal analysis and processing)

针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱，依据能量分布的标准差选择最能准确反映矿浆管道运行工况的局部能量谱作为特征值向量，最后通过VPMCD分类器建立泄漏识别模型。将该方法应用于泄漏检测中，实验结果表明，矿