Cuatro algoritmos de descomposición de modo empírico asistidos por ruido (EMD), es decir, EMD en conjunto (EEMD), EMD en conjunto complementario (CEEMD), EMD en conjunto completo con ruido adaptativo (CEEMDAN) y EMD en conjunto completo mejorado con ruido adaptativo (ICEEMDAN), son mejoras notables al EMD, destinadas a aliviar la mezcla de modos. Sin embargo, la relación de frecuencia de muestreo (SFR), es decir, la relación entre la frecuencia de muestreo y la frecuencia máxima de la señal, puede impactar significativamente su rendimiento en la mitigación de la mezcla de modos. Con el objetivo de abordar este problema, investigamos y comparamos la influencia de la SFR en el rendimiento de mitigación de la mezcla de modos de estos cuatro algoritmos EMD asistidos por ruido. Los resultados muestran que para una señal dada, (1) la SFR tiene una influencia aperiódica en el rendimiento de mitigación de la mezcla de modos de los cuatro algoritmos EMD asistidos por ruido, (2) una selección cuidadosa de las SFR puede mejorar significativamente el rendimiento de mitigación de la mezcla de modos y evitar la inestabilidad de la descomposición, y (3) ICEEMDAN tiene el mejor rendimiento de mitigación de la mezcla de modos en la SFR óptima entre los cuatro algoritmos EMD asistidos por ruido. Las aplicaciones incluyen, por ejemplo, el monitoreo del desgaste de herramientas en el mecanizado, así como el diagnóstico y pronóstico de fallas en sistemas complejos que dependen de la descomposición de señales para extraer los componentes correspondientes a comportamientos específicos.