具有非常广泛的应用前景和十分重要的理论研究价值的希尔伯特黄变换(HHT)，是Norden E.Huang在1998年提出的。HHT是一种全新的针对具有非线性、非平稳性特征的突变信号分析方法。其核心部分在于经验模态分解理论(EMD)，本质是：任何一种信号均可以通过EMD信号分解方法，将原始信号分解成一定数目的固有模态函数(IMF)，对其进行Hilbert变换，求出各个IMF分量的瞬时频率成分等参数，得到原始信号的时间—频率的构成关系即时频分布图，完成对信号的准确分析、识别。希尔伯特黄变换作为一种全新的信号识别、分析理论方法，已逐步应用到爆破震动信号分析、地面目标运动震动信号分析、电力网络故障诊断与信号分析、水下目标信号处理、信号降噪处理和、视频、语音信号处理等等领域，具有十分重要的研究意义和使用价值。本文对HHT理论存在的问题进行了分析和探讨。对采样频率、终止准则、曲线拟合、边界处理以及模态混叠等问题进行了分析，并基于HHT理论中原始信号有多个不同频率分量组成的特点，将原始信号经过EMD分解成一定数目的IMF分量，再对各个分量进行相应的频谱分析，并设计滤波器去除无效频率成分的IMF分量，然后再对剩余的IMF分量进行重组，依次达到降噪处理的目的。将HHT理论应用于油管传输射孔(TCP)信号的处理中，提出采用原始信号经EMD分解出的第一阶IMF高频分量，来识别TCP射孔爆破信号特征，结合时间和采样频率等参数估算射孔爆破数目进而获取射孔率的方法。将HHT应用于油管传输射孔信号的识别研究，提出了基于HHT的TCP油管传输射孔振动信号的识别方法，经实验表明HHT分析方法，能够比较准确的描述信号的频率成分，通过该方法能够识别信号特征，借助高频成分的IMF分量对射孔弹爆破数目进行估算，获取射孔率，为油田射孔施工人员判断油井射孔质量优劣提供较为准确的依据。