提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的特征分析方法，该方法将血细胞信号进行经验模态分解和Hilbert变换，提取信号的平均强度、频谱质心和能量贡献率作为频域特征，与信号的时域特征结合，最终完成血细胞特征向量对脉冲信号的统计和识别。仿真实验中，使用HHT的识别算法正确率由模拟电路法的72.33%提高至94.33%；而使用该算法的血细胞分析仪与奥菲MYTHIC 18的可比性合格率达到98.5%，分类相关性系数都在94%以上。实验结果表明，该方法能提高仪器的计数正确度和分类准确性。