在预测领域中对原始数据进行分解，可以提高预测精度。分解算法在故障诊断领域也有重要作用。CEEMDANCEEMDAN算法是由TorresME.等人于2011年提出的一种新型信号分解算法，较好地解决了经验模态分解（EEMD）存在的模态混叠现象。其具体分解过程如下描述：步骤1：将待分解信号x(t)添加K次均值为0的高斯白噪声，构造共K次实验的待分解序列xi(t),其中i=1,2,3....，k.。 式中：为高斯白噪声权值系数；it为第i次处理时产生的高斯白噪声。步骤2：对上述序列xi(t)进行EMD分解，分解得到第1个模态分量(IMF)并取其均值作为CEEMDAN分解得到的第1个IMF。