現有的經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和變分模態分解（Variational Mode Decomposition, VMD）方法雖然在信號處理中得到了廣泛應用，但仍存在一些局限性。首先，EMD方法缺乏嚴格的數學理論基礎，導致模態混疊的問題，這使得提取的模態不具唯一性和正交性。其次，VMD方法需要人工指定模態的數量，這在實際應用中可能導致模態的過度分裂或重疊，影響分解的準確性。
未來的改進方向可以集中在以下幾個方面：首先，應加強對EMD和VMD的數學理論研究，尋求更為嚴謹的模態定義和分解算法。其次，可以考慮結合正交模態分解的優勢，開發新的混合算法，這樣可以在保留EMD和VMD的優點的同時，克服其局限性。此外，針對不同類型的信號，開發自適應的模態選擇機制，將有助於提高模態分解的靈活性和準確性。