提高振动模态辨识精度的关键在于提高密集固有模态的分离精确度，基于对集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）筛分结果的分析，提出了一种多次加噪的改进筛分算法，与希尔伯特变换（Hilbert transform, HT）相结合，应用于导弹工作模态辨识。与经验模态分解、集合经验模态分解算法的筛分结果相比，新方法降低了误差，有效抑制了模态混叠现象。较之对数衰减法，利用希尔伯特变换进行模态辨识，提高了参数辨识精度，同时可以辨识出固有频率随时间变化趋势，更适合分析具有时变性的导弹工作模态。该研究可为信号处理中解决模态混叠问题提供参考。
