多通道微電極陣列記錄的鋒電位（Spike）十分微弱，極易受干擾，其含噪的特性影響了 Spike 檢出的準確率。針對 Spike 檢測過程中通常存在的獨立白噪聲、相關噪聲與有色噪聲，本文結合主成分分析（PCA）、小波分析和自適應時頻分析，提出 PCA-小波（PCAW）與整體平均經驗模態分解（EEMD）聯合的去噪新方法（PCWE）。首先，利用 PCA 提取多通道神經信號通道間的主成分作為相關噪聲去除；然后利用小波閾值法對獨立白噪聲進行去除；最后利用 EEMD 把噪聲分解到各層本質模態函數中，對有色噪聲進行去除。仿真結果表明，PCWE 使信噪比約提高 2.67 dB，標準差約減小 0.4 μV，顯著提高了 Spike 的檢出精確率；實測數據結果表明，PCWE 能使信噪比約提高 1.33 dB，標準差約減小 18.33 μV，表現出良好的去噪性能。本文研究結果表明，PCWE 可以提高 Spike 信號的可靠性，或可為神經信號的編碼解碼提供一種新型有效的鋒電位去噪方法。