超声多普勒血流信号在医学中具有广泛应用，如对心血管系统信息的获取，胎儿心率的测量等等。运动中的红血球细胞反射超声波束形成了超声多普勒血流信号。超声多普勒血流信号是一个非平稳的高斯随机过程。在实际获取的超声多普勒血流信号时，由于人体的状况复杂多变和获取信号时信号采集设备的各种不可控的因素，我们实际接触到的超声多普勒血流信号总含有一定量的噪声。为了得到其中的有用信号，就得其进行降噪。　　 在研究降噪的过程中，有很多种方法，如傅里叶变换、小波变换等。傅里叶变换统治了线性时不变信号处理，它架起了时间域和频率域之间的桥梁。其原理是把原函数转换为其系数的加权和。而在实际工程中，所分析的信号通常包含很多的尖峰或突变状，并且噪声也不一定是平稳的白噪声。对信号的分析，首先需要做预处理，将信号的噪声去除，提取有用信号。传统的傅里叶变换分析都是严格的假设信号和噪声都是平稳的，而傅里叶分析方法是一种纯频域的分析方法，对信号的局部非平稳特征，如突变，边缘，不能做出自适应的调整处理。因而在消除大部分噪声的同时，也将信号的局部非平稳特征给平滑掉了。因此傅里叶变换不适于非平稳、时变信号的滤波处理。　　 随着信号处理技术的发展，1998年N.E.Huang提出了一种新的分析非线性非平稳信号的时频分析方法，称为Hilbert-Huang变换。这种分解方法直接从信号本身获取基函数的概念，因此具有自适应性和高效性。　　 本文从含噪声信号的去噪方法入手，并对小波变换和HHT变换的理论进行了分析探讨，具体工作如下：　　 1)分别对小波变换和HHT变换的理论进行了分析。　　 2)对同一含噪声多普勒血流信号用HHT变换和小波变换对其进行分解，并一定程度上除去噪声，得到相应的降噪结果。　　 3)基于嵌套分解的思想通过HHT变换得到各阶IMF分量，让各阶含噪IMF通过小波阀值不设比例滤波和提升小波进行分析去噪，重构得到去噪信号。