提出一种基于希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)—线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)的枸杞产地电子舌辨识方法。以宁夏、新疆、甘肃、青海4个产地的枸杞为试验材料,采用伏安电子舌采集不同产地枸杞的“指纹图谱”信息,利用集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对电子舌原始信号进行多尺度分解得到一组本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),分别求取其奇异谱熵和Hilbert边际谱作为特征向量。在该基础上,利用LDA建立枸杞产地非线性组合预测模型。试验结果表明,HHT-LDA与分别采用特征点提取(Feature point extraction,FPE)、主成分分析(Principal component analysis,PCA)和离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)的算法相比,具有更好的分类效果。对未知产地枸杞的总体分类精度和kappa系数分别达到98%和0.973,均表明该模型具有较好的鉴别效果。