Disclosed are an apparatus and a method for eliminating noise from a biomedical signal. The apparatus for eliminating noise from a biomedical signal includes a wavelet learning unit for generating a probability table showing frequency of selecting a base wavelet function as probabilities through a wavelet train based on an input of a non-noise biomedical signal, and a noise eliminating unit for receiving a biomedical signal including noise and for performing wavelet conversion and wavelet reduction by using an optimal wavelet function selected based on the probability table to eliminate the noise from the biomedical signal. According to the present invention, noise generated in various experiment environments such as EEG (electroencephalography), EMG (electromyography), ECG (Electrocardiogram) or FNIRS (Functional Near Infrared Spectroscopy) may be optimally reduced. Furthermore, since the noise elimination is required in BSI and biomedical signal based diagnosis supplementary software technique, there is a strong possibility of commercializing the apparatus according to the present invention in future.생체 신호 잡음 제거 장치 및 그 방법이 개시된다. 이때, 생체 신호 잡음 제거 장치는 무잡음 생체 신호를 입력받아 웨이블릿 훈련을 통해 기저 웨이블릿 함수가 선택되는 빈도를 확률로 나타낸 확률 테이블을 생성하는 웨이블릿 학습부, 그리고 잡음이 포함된 생체 신호를 입력받고, 상기 확률 테이블을 토대로 선택한 최적 웨이블릿 함수를 이용한 웨이블릿 변환 및 웨이블릿 축소를 통해 상기 잡음이 포함된 생체 신호로부터 상기 잡음을 제거하는 잡음 제거부를 포함한다.이와 같이 본 발명에 따르면, EEG(electroencephalography), EMG(electromyography), ECG(Electrocardiogram), FNIRS(FUNCTIONAL NEAR INFRARED SPECTROSCOPY) 등 다양한 실험 환경등에서 발생할 수 있는 노이즈를 최적으로 줄일 수 있다. 또한, BCI 및 생체 신호 기반 진단 보조 소프트웨어 기술에 있어서 잡음 제거는 필수 요소로 포함되기 때문에 향후 상용화 가능성이 높다.
