首先，找出 上所有的极值点，然后用三次样条函数曲线循序连接所有的极大值点，得到信号 的上包络线 ，采用同样的方法连接所有的极小值点，得到 的下包络线 。循序连接上、下两条包络线的均值可得到一条均值线 ：
　　　　　　　　　　　　　　　 （7－1）
再用 减去 得到 ：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （7－2）
如果 满足IMF的两个条件，则 即为第一阶IMF，一般来说， 并不满足条件，此时，将 当作新的信号，重复上述步骤，即得：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（7－3）
这里， 为 的上、下包络线的均值。如果 仍然不满足IMF的条件，则继续筛选，重复上述方法k次，得到 ：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （7－4）
在实际计算中，满足IMF的两个条件并不是一件容易的事，必须确定一个准则使筛选过程能够终止，Huang等提出可以利用两个连续处理结果之间的标准差SD来作为判据：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （7－5）
其中，T为原始信号的长度。决定筛选过程是否终止，SD值的选取是至关重要的。如果SD的值选的过小，会使IMF分量变成纯粹的频率调制信号，造成幅值恒定；如果选的过大，会使筛选的结果和IMF的两个条件相差太远。经验表明，SD的取值在0.2～0.3之间时为宜，既可保证IMF分量的线性稳定性，又可使IMF分量具有相应的物理意义。
　　当式（7－4）中的 满足SD值的要求时， 即为第一阶IMF，记为 ：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （7－6）
第一阶IMF 包含着原始信号 的频率最高成份。从 中减去 得到频率较低的剩余信号，即残差 ：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (7－7)
将 看作一新信号，重复上述EMD分解过程，经过多次运算可得到全部残差 ：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（7－8）
当满足以下两个条件之一时，整个筛选过程即可终止。这两个条件是：（1） 或 小于预定的误差；（2） 为一单调函数，此时不可能再从中提取IMF分量。即使原始信号数据具有全局零均值，其最后的剩余分量仍可能不是零，对于有趋势的数据，其剩余分量就应该是该数据的趋势