针对在强噪声背景中提取有用信号的问题，结合完整集成经验模态分解（CEEMDAN）与自适应滤波中的最小均方算法（LMS）发展一种新的算法。先将信号进行CEEMDAN分解，分解为多个模态分量（IMF），然后再使用LMS对每一个分量进行降噪，最后将降噪后的分量重构。通过仿真实验，验证了该方法可以消除大部分的噪声和干扰信号，且易于实现。最终将其应用于振动筛轴承故障诊断中，验证了该方法的可行性。
