信号的模态分解是一种将复杂信号分解为多个简单信号模态（又称为本征模态）的方法。这种分解方法常用于信号处理和振动分析领域，最流行的模态分解方法是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）。

EMD将信号拆分为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），它们具有不同的频率、振幅和相位。每个IMF都代表了信号中的一个本征模态，可以视为信号中局部尺度上的振动或成分。

模态分解的过程是通过迭代地对信号进行局部极值点的连接和平滑来实现的。在每次迭代中，将信号拆分成具有最高振幅的局部极值点连接的IMF，并去除该IMF对原始信号的影响。迭代继续，直到剩余的信号无法再分解为IMF为止。

模态分解的优点是能够将复杂信号分解为局部尺度上的简单成分，有助于分析信号的频谱特征、振动模式和时域特性。它在信号处理、图像处理、地震学等领域有广泛的应用。