局部放电（局放）通常是由绝缘体内部或绝缘表面局部电场非常集中而产生的，这种电气放电信号一般不是周期，平稳的信号，而且持续时间长度不超过1ps，放电过程伴随着声、光、热和化学反应等现象，其频率范围为几十千赫兹到几百兆赫兹，局放监测系统常会受到很强的外界干扰，极端情况下局放信号可能被强大噪声（如白噪声）所掩盖，因此需要对采集到的局放信号进行预处理，剔除噪声才能获得比较干净的可靠的局放信号。目前局放去噪算法很多，但这些算法都存在某方面的应用局限性和不足。本文分别介绍了小波变换与经验模态分解（EMD）两种信号处理分析方法，提出了基于MDL的小波空域相关性去噪算法：通过信息论的最小描述长度（MDL）选择最优小波基，对局放信号进行小波变换，根据尺度间局放信号小波系数与噪声小波系数传播特性不同进行空域相关性阈值处理，对处理后的小波系数进行重构实现去噪。另外，根据局放信号特征，结合EMD和MDL准则的优点，本论文还提出了基于EMD-MDL阈值去噪算法：算法以多分辨率的经验模态分解为基础，先对EMD后的固有模态函数IMF分量进行阈值处理，剔除部分高频干扰，根据MDL准则智能地提取EMD得到的关键IMF，通过重构关键IMF来提取局放信号，实现去噪。最后本文还对上述两种算法进行仿真测试与实测测试，测试结果表明了两种方法的有效性与可行性，说明基于MDL的小波空域相关性去噪算法、基于EMD-MDL阈值去噪算法的去噪性能优于一般的局放去噪算法。