Provided are a wavelet analysis-based brain electrical signal denoising method, a storage medium and a device. The method comprises: acquiring a brain electrical signal, and decomposing, by means of wavelet analysis, the brain electrical signal into a plurality of sampled data (S10)； adding neighborhood windows to all the sampled data, and determining, by means of similarity, the weighting value of each sampled data in the neighborhood window where the sampled data is located (S20)； and filtering each sampled data according to the weighting value, and combining the filtered sampled data to obtain a denoised brain electrical signal (S30). The method obtains the overall distribution weight of the signal in the neighboring windows of the sampled data, and performs comparison and screening according to the overall distribution weight, maintaining the stability of the denoising method, and enabling the reconstructed signal to better retain the detailed features of the signal.L'invention concerne un procédé de débruitage de signal électrique cérébral fondé sur une analyse en ondelettes, ainsi qu'un support d'informations et un dispositif. Le procédé comprend les étapes consistant : à acquérir un signal électrique cérébral, et à décomposer, sur la base d'une analyse en ondelettes, le signal électrique cérébral en une pluralité de données échantillonnées (S10) ； à ajouter des fenêtres de voisinage à toutes les données échantillonnées, et à déterminer, sur la base d'une similarité, la valeur de pondération de chaque donnée échantillonnée dans la fenêtre de voisinage dans laquelle se trouve la donnée échantillonnée (S20) ； et à filtrer chaque donnée échantillonnée en fonction de la valeur de pondération, et à combiner les données échantillonnées filtrées pour obtenir un signal électrique cérébral débruité (S30). Le procédé permet d'obtenir le poids de répartition global du signal dans les fenêtres voisines des données échantillonnées et d'effectuer une comparaison et un filtr
