Las manifestaciones clínicas de la miocardiopatía isquémica (ICM) se asemejan a la miocardiopatía dilatada (DCM), sin embargo, sus tratamientos y pronósticos son bastante diferentes. La diferenciación temprana entre estas condiciones conlleva a resultados positivos, pero el estándar de oro (angiografía coronaria) es invasivo. El uso potencial de señales de ECG basadas en la descomposición modal variacional (VMD) como alternativa sigue siendo poco explorado. Un conjunto de datos de ECG que contiene 87 sujetos (44 DCM, 43 ICM) es preprocesado para eliminación de ruido y división de latidos. En primer lugar, la señal de ECG es procesada por descomposición modal empírica (EMD) y VMD. Y luego, cinco modos son determinados por análisis de correlación. En segundo lugar, se realiza un análisis bispectral en estos modos, extrayendo características bispectrales y no lineales correspondientes. Finalmente, las características son procesadas utilizando cinco modelos de clasificación de aprendizaje automático, y se facilita una evaluación comparativa de su eficacia de clasificación. Los resultados muestran que la técnica propuesta proporciona una mejor categorización para DCM e ICM utilizando señales de ECG en comparación con enfoques anteriores, con una precisión de clasificación más alta del 98.30%. Además, VMD supera consistentemente a EMD bajo diversas condiciones como diferentes modos, derivaciones y clasificadores. Se verifica la superioridad de VMD en el análisis de ECG.