柴油机声信号包含了丰富的运行状态信息，为了能有效地提取特征参数，需要对柴油机声信号进行去噪处理。针对传统小波阈值去噪和经验模态分解（EMD）去噪的不足，提出了一种将小波阈值与EMD相结合的去噪方法。借助EMD的自适应分解特性，在原始信号分解的基础上，利用相关系数法确定信号主导和噪声主导本征模函数（IMF）分量的分界点，将改进的小波阈值函数对噪声主导的IMF分量进行阈值去噪，再进行信号重构。仿真实验和实测结果表明，该方法去噪效果更优，适合非线性非平稳信号去噪，能够保留柴油机声信号的原貌特征。