La descomposición escasa se ha utilizado ampliamente en el diagnóstico de fallos locales en engranajes debido a su destacado rendimiento en la extracción de características. Los resultados de la extracción dependen en gran medida de la similitud entre los átomos del diccionario y la señal de características del fallo. Sin embargo, la señal de impacto transitoria provocada por un defecto local en el engranaje suele estar sumergida en armónicos de engranaje y ruido. Sigue siendo una tarea desafiante construir un diccionario de impacto de alta calidad para señales reales complejas. Para abordar este problema, se propone en este artículo un nuevo método de extracción de características de impacto basado en la Descomposición de Modo Empírico (EMD) y la descomposición escasa. En primer lugar, se emplea EMD para descomponer adaptativamente la señal original en varias Funciones de Modo Intrínseco (IMFs). El componente de resonancia de alta frecuencia se separa de los armónicos de engranaje y parte del ruido. Luego, se selecciona la IMF con las características de impacto más prominentes como la Función de Modo Intrínseco Principal (MIMF) en función de la curtosis. En consecuencia, los parámetros modales requeridos para el diccionario de impacto se identifican a partir de la MIMF mediante filtrado por correlación. Finalmente, el componente de impacto transitorio se extrae de la señal original mediante Búsqueda por Coincidencia (MP). El método propuesto fue evaluado adecuadamente mediante una señal de simulación de fallo local en engranajes y experimentos con un engranaje de una etapa y una transmisión de cinco velocidades. La efectividad y superioridad del método propuesto se valida mediante comparación con otras técnicas de extracción de características.