核磁共振测井技术能够测得丰富的岩层信息，从而对地层进行准确的评价。但是核磁共振测井产生的回波信号是非常微弱的，伴随着大量的噪声干扰，导致回波信号的信噪比较低。因此，研究回波信号的去噪，提取更多的有用信息是核磁共振测井中非常重要的步骤。本文的主要工作如下：首先，详细介绍了小波去噪的理论，应用MATLAB工具对仿真信号进行小波阈值去噪，分别研究了小波阈值去噪中阈值函数的选取，小波基函数的选取和小波软阈值、硬阈值的选取对去噪效果的影响。分析了信号和噪声的模极大值在尺度间的传播特性，用信号仿真对最大分解层次进行了分析，讨论了小波阈值去噪和小波模极大值去噪的优缺点。并运用小波去噪方法对现场采集的核磁共振回波信号进行去噪研究。其次，研究了经验模态分解基本理论和基于经验模态分解算法的去噪过程。针对经验模态分解过程产生端点效应问题，提出了本文基于局部极值延拓和端点判断的方法。通过仿真实验证明了该方法能够有效的抑制端点效应，并将基于该方法的经验模态分解应用在回波信号的去噪中，得到了较好的效果。最后，研究了核磁共振测井中回波信号噪声产生的因素。根据小波去噪理论中阈值和小波基函数选取问题，经验模态分解去噪粗糙，丢失有用信息等问题，结合两者的优点，提出了基于经验模态分解和小波变换的联合去噪方法，通过对现场采集的原始回波信号，应用小波阈值法，经验模态分解算法和联合去噪方法的结果进行对比分析，得到融合的算法获取的信息更多，去噪效果更好，进一步提高了核磁共振测井中回波信号的有用信息含量。