Las señales electrofisiológicas son una de las formas clave en que los peces transmiten información y controlan el movimiento. Los cambios en las señales eléctricas fisiológicas pueden reflejar indirectamente cambios en los umbrales sensoriales de los peces y en su comportamiento locomotor. La adquisición de señales eléctricas fisiológicas en peces es más susceptible que en mamíferos a los efectos del moco superficial y el ruido del agua, lo que reduce la calidad de la señal. En este estudio, se propuso un método de reducción de ruido para las señales de comportamiento electrofisiológico en peces, a saber, la descomposición de la señal EMG original en múltiples componentes de modo intrínseco utilizando CEEMDAN. Para elegir el IMF dominado por la señal, el IMF dominado por el ruido y el IMF puro, se realiza un análisis característico de la función de correlación mutua en cada IMF y en la señal original. Luego, el IMF dominado por la señal se filtra utilizando un enfoque mejorado de umbralización wavelet. Finalmente, el IMF dominado por la señal filtrado con umbral wavelet y el IMF puro se reconstruyen en la señal EMG del pez procesada. Se demuestra que el algoritmo propuesto en este documento mejora la relación señal-ruido en 3.1977 dB y reduce el RMSE en 0.0235 en comparación con la denoising tradicional de umbral wavelet. El método de denoising propuesto en este documento puede mejorar efectivamente la calidad de la señal y proporciona una herramienta efectiva para el análisis en profundidad del comportamiento de los peces desde la perspectiva de las señales eléctricas fisiológicas.